Групповое блочное локальное обучение (HBLL) позволяет обучать глубокие нейронные сети за временной сложностью O(log N) в параллельном режиме, устраняя необходимость полного обратного распространения. HBLL разбивает сети на блоки, связанные иерархически, и достигает конкурентоспособных результатов на задачах визуального и языкового понимания, с расширениями на рекуррентные архитектуры.