Die Integration von Ableitungsunterstützung in andere neuronale Netzwerkarchitekturen könnte auf verschiedene Weisen erfolgen. Eine Möglichkeit wäre die Einführung zusätzlicher Ableitungsinformationen in den Verlustfunktionen während des Trainingsprozesses. Dies könnte dazu beitragen, dass das Modell nicht nur die Ausgabefunktion, sondern auch deren Ableitungen genauer lernt. Darüber hinaus könnten spezielle Schichten oder Module in die Netzwerkarchitektur eingeführt werden, die explizit darauf ausgelegt sind, Ableitungen zu berechnen und in den Trainingsprozess zu integrieren. Dies könnte insbesondere in Anwendungen, bei denen Ableitungen eine wichtige Rolle spielen, wie beispielsweise in der Optimierung oder in physikalischen Modellen, von Vorteil sein.