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CNNにおいては、平行移動で移り合うような神経素子は同じ値になるように訓練し、画像認識においては必須である平行移動による普遍性を持つ特徴をデータから学習させることができる。この平行移動のような一般の変換について同様の効果をめざし、構造の代数的表現と、そのデータ空間におけるセマンティクスを一様に定義することにより、生のデータの中にパターンが存在するかどうかという質問に答えることができる理論の応用を目指した理論的研究を行った。また学習アルゴリズムの応用例として、CNNとsupport vector machine (SVM)によるランドサット衛星画像中の地物認識アルゴリズムを開発した比較した。
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