El Aprendizaje Jerárquico Bloque-Local (HBLL) permite el entrenamiento de redes neuronales profundas en una complejidad temporal paralela de O(log N), eliminando la necesidad de retropropagación completa. HBLL descompone las redes en bloques vinculados jerárquicamente y logra un rendimiento competitivo en tareas de visión y lenguaje, con extensiones a arquitecturas recurrentes.