現在、Deep Neural Network(DNN)の実世界問題への応用が盛んに行われる。DNNの学習には構造化されたデータが必要であるため、データ化の難しい人間の主観や経験などをニューラルネットワーク(NN)に反映させることは難しい。そこで、本研究では2次元の位相的な中間層を持つNNを用いて、人間の知識や経験をNNに転移させる手法を提案する。提案手法では、人間が知識、経験や好みに基づいてNNの2次元の中間層を手動で組織化することで、NNを初期化することができる。人間の初期化によって、その人間の知識が後のNNの学習に反映されることを期待する。本研究では、人間の知識転送によって初期化されたNNの解析を行い、その結果を報告する。