直接反馈对齐提供深度神经网络的学习
通过使用反馈对齐算法，提出了一种生物相似性算法来替代反向传播，用一个稀疏的反馈矩阵可以显著改进数据移动和计算的效率，与反向传播相比，可以实现数量级的改进，并且可以在某些方面获得硬件优势，同时还可以获得具有可比性的结果。
Jan, 2019
研究深度人工神经网络中的反向传播学习算法与大脑神经元突触可塑性规律的类比，介绍了不依赖于对称前向和后向突触权重的算法，提出通过加强权重符号一致性的反馈对准法的修改，可以实现与反向传播法相当的性能。这些研究结果表明，促进前向和反馈权重对准的机制对于深度网络的学习是至关重要的。
Dec, 2018
本文研究反馈对准算法的梯度对准机制（gradient alignment），使用数学推理和模拟证明了梯度对准是该算法固定点的稳定性准则，但高度的梯度对准却不一定会导致良好的算法性能。
Jun, 2023
本文探讨了替代反向传播算法的方案，研究了直接反馈对神经视图合成、推荐系统、几何学习和自然语言处理的适用性，并发现该方案可以成功训练各种现代深度学习架构，其性能接近于微调的反向传播，支持在没有权重传输的情况下解决具有挑战性的任务。
Jun, 2020
该论文研究 “反馈对齐” 算法的数学特性，通过分析二层网络在平方误差损失下的收敛和对齐，证明在过度参数化的情况下，误差会以指数速度收敛，以及参数对齐需要正则化。该成果对我们理解生物学可行的算法如何不同于 Hebbian 学习方法，具有与非本地反向传播算法相当的性能提供了方法。
Jun, 2021
本文揭示了支持反馈对齐学习动力学的一组守恒定律，揭示了反馈对齐与梯度下降之间的有趣类比，挑战了这些学习算法根本不同的流行说法，并表明这些守恒定律阐明了 ReLU 网络中反馈矩阵的逐层对齐的充分条件，这将使得使用反馈对齐训练的两层线性网络收敛到最小化范数的解决方案。
Jun, 2023
提出了 Product Feedback Alignment（PFA）算法，它在避免显式的权重对称的同时，几乎与反向传播（BP）算法相同，能够在深度卷积网络中实现可比较的性能，从而提供了对长期存在的权重对称问题的新解决方案，实现了更加符合生物合理性的深度卷积网络学习。
May, 2024
本论文提出一种使用 Hebbian 更新训练深度网络的方法，反馈权重与前馈权重分离以克服反向传播中不真实的对称性，即使在权重不同的情况下，其性能也与常规反向传播相当，同时提出了一种可以表示为最后一层局部 Hebbian 更新的成本函数。
Nov, 2018
该研究提出了一种基于信息理论的新颖理论，解释了反馈对齐（Feedback Alignment）是如何通过将目标信息嵌入到神经网络中来学习有效表示，其表现与 BP 算法相比，且还考虑到了生物学方面的现象和理论，例如预测编码和表征漂移。
Apr, 2023