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多層の神経回路モデルが Deep Learning とよばれ注目されている．ところが，うまくいく仕組みがよく分かっていない．教師付き学習の前に教師なし学習をすることが，どれほどいいかという問には簡単には答えられないが，自己組織のモデルが重要な役割を果たしていることは間違いない．また，自己組織のモデルは，可視化のためには2次元の表示がわかりやすいが，情報抽出という観点からは，多次元の構造を持っていてよい．多次元構造をもつモデルを用いた場合，低次元配列のモデルを用いる場合と比較し，どのような利点があるだろうか．本研究は，その手がかりを得ることを目的とし，いくつかの基本的なモデルの性質を解析した．
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