Se basa en el algoritmo de divergencia contrastiva, que se ha utilizado para entrenar una variedad de modelos de variables latentes basados en energía. [1]
En 2003, se demostró que el aprendizaje hebbiano contrastivo era equivalente en potencia a los algoritmos de retropropagación comúnmente utilizados en el aprendizaje automático . [2]