Învățarea neuronală se bazează pe credința că creierul funcționează ca un computer atunci când procesează informații noi. Introducerea datelor, organizarea și preluarea sunt considerații principale. Baza biologică a învățării neuronale este un sistem neuronal, care se referă la structura interconectată a celulelor creierului. Această înțelegere a relației dintre structura și funcționarea creierului a fost aplicată pentru dezvoltarea unor concepte mai bune de învățare și reținere a memoriei. Cadrul servește și ca bază a sistemelor de rețele neuronale artificiale.
Conform modelului de învățare neuronală, informațiile intră mai întâi în creier prin introducerea datelor. Creierul trebuie apoi să stocheze aceste informații și să le combine cu informațiile deja prezente prin organizarea datelor. Pasul final este regăsirea datelor, în care creierul dezvoltă sisteme pentru preluarea informațiilor stocate din minte și utilizarea lor. Învățarea neuronală se referă astfel la aceste procese colective în care creierul adună, stochează și folosește informațiile obținute prin experiențele de viață. Uneori, procesele de învățare devin atât de codificate în creier încât regăsirea informațiilor are loc aproape automat, ca în situațiile amenințătoare.
Memoria este, prin urmare, un concept vital în învățarea neuronală, așa cum este în cazul computerelor. Codificarea eficientă a informațiilor poate fi ajutată cu tehnici mnemonice. Aceste metode implică memorarea unor bucăți mari de informații prin intermediul indicațiilor de memorie. De exemplu, un individ ar putea încerca să învețe un șir lung de cuvinte prin crearea unei propoziții în care fiecare cuvânt conține prima literă a fiecărui cuvânt din listă. O altă abordare ar putea implica crearea unei imagini vizuale imaginative care reprezintă un cuvânt. Această abordare este obișnuită în memorarea informațiilor complexe, cum ar fi termenii medicali.
Dispozitivele mnemonice depind adesea de un alt concept important în învățarea neuronală: tipul de stil de învățare pe care creierul este cel mai bine pus în aplicare. Unii indivizi sunt mai pricepuți cu metodele de învățare vizuală, în timp ce alții funcționează mai bine atunci când învățarea este mai mult citită sau bazată pe cuvinte. Alte abordări ar putea include învățarea auditivă și învățarea aplicată prin cooperare.
Unii profesori de învățare neuronală adoptă o abordare holistică a învățării. Cu alte cuvinte, indivizii ar trebui să ia în considerare ideile și conceptele într-un mod naturalist, mai degrabă decât să se bazeze pe metode de învățare prin memorare care subliniază fapte specifice și izolate. Prin urmare, luarea de note ar putea consta într-o abordare asemănătoare unui copac, în care conceptele se ramifică unele de altele, iar indivizii își creează propriile asociații unice pentru a solidifica conceptele în memoria lor.
Transmiterea și stocarea informațiilor au loc printre rețelele de neuroni sau celulele creierului. Rețelele neuronale sunt, de asemenea, baza multor inteligențe artificiale. De fapt, învățarea neuronală se referă uneori la metodele de proiectare a inteligenței artificiale care imită structurile neuronale umane. Astfel de rețele neuronale s-au dovedit utile în numeroase domenii complexe de performanță a mașinilor, de la recunoașterea vorbirii până la implementarea controalelor pentru roboți.
Pentru aceste metode, structurile mici artificiale care sunt modelate după neuroni umani sunt cunoscute ca unități sau noduri. La fel ca neuronii, aceste unități sunt programate să primească informațiile primite sau de intrare și, de asemenea, să transmită informații sau ieșiri. În mașinile cu inteligență artificială, componentele de intrare și de ieșire sunt conectate în mod repetat, astfel încât asociațiile să fie create în cadrul sistemului de inteligență artificială. Aceste asocieri formate constituie învățare neuronală pentru sistem și, ca și învățarea umană, asocierile pot fi consolidate pe măsură ce sunt codificate și memorate. Întărirea are loc prin reguli de învățare sau măsurători ponderate și algoritmi neuronali matematici.