Lernalgorithmen, die als Trainingsmaterial neben Rohdaten auch die erwarteten Ergebnisse erhalten. Weicht die Ausgabe des trainierten Modells vom gewünschten Ergebnis ab – wenn beispielsweise eine Tulpe als Rose identifiziert wird – passt der Lernalgorithmus das Modell an. Ziel ist es, dem Netz durch unterschiedliche Ein- und Ausgaben die Fähigkeit anzutrainieren, selbst Verbindungen herzustellen.