変分問題に対するニューラルネットワークを利用した解法としては，ハミルトニアン・ニューラルネットワークやラグランジアン・ニューラルネットワークなど多くの研究がある．しかし，ハミルトン力学やラグランジュ力学に限定された特性を利用しており，汎用的な変分問題に対する解法とはなっていなかったり，汎用性を重視した結果として計算量が多くなるといった問題があった．そこで本研究では，非作用積分関数がリーマン計量で表されるという拘束条件を仮定することによって，十分な汎用性を持たせたまま計算量を削減する手法を提案する．