ニューラルネットワークの学習（誤差逆伝播法）においても決定的な優位性をもたらす。通常のLIFニューロンでは、時間の経過とともに勾配情報が指数関数的に減衰し、遠い過去のミスを修正することができない。しかしDMPでは、状態遷移の固有値が1に近い性質を持つため、記憶の足跡が風化せず、数百ステップ前に遡って誤差信号を届けることが可能になる。長い時間軸の因果関係を、無理なく学習できる経路が開通したのである。