敵対的生成ネットワーク （Generative Adversarial Network）
  ・2つのネットワーク（ジェネレータ、ディスクリミネータ）で構成
  ・画像データを出力と真偽の判定の繰り返しで学習

自己組織化マップ （Self-organizing feature maps（SOFM））
  ・データの指定した次元(一般的には低次元)にマッピングする手法
  ・2層のニューラルネットワークに相当
  ・次元圧縮やクラスタリングの可視化に利用
  ・（2次元マップにクラスタ集合を表示）
  ・入力ノードに最も近いノードを勝者ノードとして選び、
  ・その周辺ノードを入力ノードに近づける。
  ・それを繰り返すことでクラスタを作る。（大脳皮質の視覚野を模した。）

主成分分析（PCA）
  ・様々なデータからある一定の法則を見つけ出す。
  ・比較的目的の指標に対して寄与する率の高いものを抽出して使用する。
モデルの次元を圧縮する。

アソシエーション分析
  ・データ間の関連を発見する手法
  ・データの大部分を表すようなルールを見つけ出す。

ベクトル量子化
  ・複数のデータをベクトルとして扱いまとめて符号化を行う。