近年，脳神経科学分野において脳神経活動を定量的に理解する研究が盛んに行われている．また，近年の深層学習の成果を取り入れて脳活動データを解読する研究も報告されている．そのような深層学習を用いて脳活動データを取り扱う際，学習のために大量のデータが必要である．一方，functional Magnetic Resonnance Imaging (fMRI) を用いた脳活動データは機械学習のために使用できるデータ数が不足するといった問題が生じる．これらの背景を踏まえて，本研究では異なる被験者の脳活動データ同士の対応関係を学習し一つの形に統一することで，データを擬似的に増やし，それを実際に深層学習に使用できるようにすることを目指す．
