夢見る機能を持つ深層学習モデルの学習過程は、実際の人間の睡眠・夢の過程と密接に関連しています。人間の睡眠中、特にREM睡眠の段階では、脳は新しい情報を統合し、長期記憶に変換するプロセスが行われます。このプロセスは、SleepNetやDreamNetの「睡眠」および「夢」サイクルにおける機能と類似しています。具体的には、SleepNetが持つ「睡眠」サイクルは、無監督学習を通じて得られた特徴を強化し、DreamNetが持つ「夢」サイクルは、隠れ状態を再構築することで、学習した特徴をさらに洗練させる役割を果たします。このように、深層学習モデルの学習過程は、人間の睡眠と夢の生理的なメカニズムを模倣することで、より効果的な情報の統合と記憶の強化を実現しています。