本文探讨了平衡传播（EP）在神经网络训练中的应用，特别是在自然语言处理、变分自编码器和量子神经网络等领域。研究表明，EP能够有效减少预测误差，并在复杂任务中表现优异，具有生物学可信度和硬件实现潜力。

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。