该文综述多种类脑学习算法，探讨反向传播的生物学可信度，涵盖平衡传播、Hebbian学习、信息瓶颈规则等，旨在解决对称连接与双向信号问题。研究表明，无需精确对称权重，通过局部竞争、反馈对准等机制，深度网络性能可媲美反向传播，前馈与反馈权重对准对学习至关重要。