神経活動が潜在空間上の低次元多様体で変化すると考える立場から、局所的なベクトル場の特徴を幾何学的深層学習で捉え、条件や個体を超えて解釈可能な潜在表現を獲得する方法を示した研究である。

脳や人工ニューラルネットワークにおける多数のニューロン集団の活動は、高次元ではあっても実質的には低次元多様体上で推移し、そこに潜む力学的構造が情報処理のカギになると考えられている。