將Cobweb/4V與神經網絡的表示學習技術相結合，可以進一步提升其性能，特別是在處理複雜的視覺任務時。表示學習技術，如卷積神經網絡（CNN），能夠自動從原始數據中提取有用的特徵，這些特徵對於分類和識別任務至關重要。通過將Cobweb/4V的增量學習能力與CNN的特徵提取能力結合，可以創建一個更強大的模型。
具體而言，可以在Cobweb/4V的架構中引入卷積層，這樣在進行概念形成時，Cobweb/4V可以利用CNN提取的高層次特徵來進行更準確的分類。這樣的結合不僅能提高模型的準確性，還能加快學習速度，因為Cobweb/4V可以在更高層次的特徵上進行操作，而不必依賴於原始像素數據。此外，這種結合還可以減少對大量標註數據的需求，因為Cobweb/4V的增量學習特性使其能夠在有限的數據上進行有效學習。