凸関数から生成されるBregmanダイバージェンスは，連続空間におけるベクトルや関数の比較のための疑似距離として一般的に用いられている。対照的に，離散空間に対してBregmanダイバージェンスの類似物を定義することは容易ではない。Iyer & Bilmes (2012b) は，凸関数の離散的な類似物である準モジュラ関数を生成関数として用いて，離散ドメイン上のBregmanダイバージェンスを考察した。本発表ではこの枠組みを生成関数が準モジュラでも超モジュラでもない場合にさらに拡張し，置換不変ニューラルネットワークを用いたこのダイバージェンスの学習可能な形式を紹介する。