入力信号内に含まれる独立な特徴を分離し領野形成が可能な,新しい自己組織マップモデル「複数勝者自己組織マップ」を提案する.従来のSOMではwinner-take-all型競合を用いるため,一つの細胞が複数の特徴の組合せを表すおばあさん細胞的表現となっている.対して我々のモデルではSOM(Self-Organizing Map)に複数勝者型競合と相互抑制結合を用いて,特徴を分離し特徴抽出細胞の組合せによる分散表現で情報を表す.さらには,特徴を分離して神経場上にマップすることにより,独立特徴ごとの領野形成が可能となっている.また,入力信号空間の形に応じて神経場を分割することができ,それにより特徴の表現精度に変化が出ることを示す.