神経系を模した教師なし学習の枠組みとして、Slow Feature Analysis (SFA) というのがあるらしい。これかなり良い感じなんじゃないだろうか。 感覚神経系の役割は、生存に合目的な行動を行えるように外界の状況を推定することにある。感覚器から得られる生の感覚入力自体はノイズや（視覚系なら）眼球運動などの影響で高速に（〜数十ミリ秒）変化するけど、外界の状況（特定の場所にいる、目の前に熊がいる、等。）はより低速に（〜数秒）変化する。このことから、神経系は自然感覚入力のうちの低速に変化する特徴（slow feature）を抽出するように自己組織化すると仮定し、モデル神経系に自然感覚入力を与えて学習させてみましたと。 そうすると、視覚野で見られる受容野構造や、海馬で見られる場所細胞に相当する情報表現を獲得させることができたと。さらに面白い点は、この学習則をミクロに考えるとそれは ST