Visuelles statistisches Lernen

Quelle: Labor von Jonathan Flombaum, Johns Hopkins University

Die visuelle Umgebung enthält große Mengen an Informationen, die die Beziehungen zwischen Objekten in Raum und Zeit; bestimmte Objekte sind eher in der Nähe von anderen Objekten angezeigt werden. Lernen diese Gesetzmäßigkeiten unterstützen eine Vielzahl von visuellen Verarbeitung, einschließlich der Objekterkennung. Es überrascht nicht, dann scheinen Menschen diese Gesetzmäßigkeiten automatisch, schnell und ohne bewusste Wahrnehmung lernen. Der Name für diese Art des impliziten Lernens ist visuelle statistischem lernen. Im Labor wird es mit einem beiläufigen Codierung Paradigma untersucht: Teilnehmer einen Strom von Unsinn Objekte zu beobachten und eine Abdeckung-Aufgabe, eine Aufgabe, die unabhängig von der zugrunde liegenden statistischen Struktur im Stream. Aber statistische Struktur ist vorhanden, und im Anschluss an einen kurzen Zeitraum – so kurz wie 10 min in einigen Experimenten – ein Vertrautheit Test zeigt das Ausmaß des Lernens durch die Teilnehmer.

Dieses Video veranschaulicht Standardmethoden für Induktion und visuelles lernen statistische Tests.

1. erzeugen Sie eine Reihe von Unsinn Objekte und ordnen Sie sie in einem Triplett-Struktur.

1. Oft visuelles Statistisches Lernen wird mit einfachen Objekten wie dem Satz unten untersucht. Erzeugen Sie eine Reihe von Objekten zu, und dann sie in Triolen (Abbildung 1).
   
   Abbildung 1: Probe Reize in Dreiergruppen für visuelle statistischem lernen zusammengefasst. Im Segment lernen eines Experiments werden Drillinge in zufälliger Reihenfolge angezeigt, aber die Elemente in einem Triplett erscheinen immer in der Reihenfolge, mit dem Element auf der linken erscheinen zuerst danach sukzessive durch die Elemente auf der rechten Seite.

2. Ablauf des Experiments.

1. Sequenz das Experiment mit Software wie e-Prime oder mithilfe einer Routine-Bibliothek wie Psychophysik Toolbox in MATLAB oder PsycoPy für Python.
2. Die Unsinn-Objekte werden angezeigt, in der Mitte des Bildschirms, man-at-a-Time, für 250 ms.
3. Weisen Sie das Programm immer Mitglieder der eine Triole nacheinander anzeigen und wählen, welche Triplett, zufällig, als Nächstes zeige enden mit Sequenzen ähnlich wie in Abbildung 2.
   
   Abbildung 2: Probe-Sequenz für visuelle statistischem lernen zu lernen. Die Drillinge erscheinen in zufälliger Reihenfolge, so dass die Übergangszeit Wahrscheinlichkeit für Elemente in verschiedenen Sequenzen über 0,33, während der Übergangszeit Wahrscheinlichkeit innerhalb einer Sequenz 1.
4. Beachten Sie, dass da Drillinge immer in der Reihenfolge angezeigt werden, die Übergangszeit Wahrscheinlichkeit zwischen Elementen eine Triole immer 1 ist. Aber da Übergänge zwischen Drillinge nach dem Zufallsprinzip ausgewählt wurden, Übergang Wahrscheinlichkeiten zwischen nicht verwandten Elementen sind deutlich niedriger, in der Regel etwa 0,33 gekünstelt.
5. Schließlich bauen Sie in einer Cover-Aufgabe. Weisen Sie das Programm zum Rendern eines der Objekte in rot, im Gegensatz zu grau. Das Programm wird über 20 Mal im Verlauf eines 10-min-Experiments, die Momente nach dem Zufallsprinzip auswählen dazu. Des Teilnehmers Aufgabe wird es sein, eine Taste zu drücken, wenn ein Objekt in grau angezeigt wird, sondern um eine Antwort zu verweigern, wenn er rot ist. So bleiben ihnen die Reize beteiligt.

3. Vertrautheit test

1. Schreiben Sie ein separates Programm für die Vertrautheit Test. Auf jeden Versuch des Tests das Programm wählt zufällig eine der tatsächlichen Drillinge und es nach dem Zufallsprinzip generiert eine neue Triplett von den Bestandteilen der tatsächlichen Drillinge. Diese nach dem Zufallsprinzip generierten Drillinge heißen "Folien".
2. Sie sind angezeigten Seite an Seite, und der Teilnehmer muss angeben, welche vertrauter durch Drücken einer Taste ist.
3. Das Experiment sollte etwa 30 Vertrautheit Testversuche enthalten.
4. Die Anweisungen für die Vertrautheit Test sind wichtig. Sie müssen Folgendes enthalten: "Ich möchte Ihnen, eine Aufgabe zu tun, bevor das Experiment vorbei ist. Es dauert nur fünf Minuten. Sie haben wahrscheinlich nicht bemerkt, aber in der Reihenfolge der Formen Sie gerade gesehen haben, einige Formen waren eher nach anderen erscheinen. Ich zeige Ihnen jetzt zwei Sätze von Formen aus dem Experiment, und Sie müssen nur die 1-Taste drücken oder die 2-Taste, lassen mich wissen, welcher Gruppierung Sie vertrauter aussieht. Sie können nicht glauben, dass Sie entweder erkennen. In allen Studien want I you, gehen Sie einfach mit Ihrem Darm und zu erraten, wenn Sie zu haben."

Da jede Vertrautheit Test ein Drilling und eine Folie (eine zufällig generierte nicht-Triplet) enthält, ist Chance Leistung insgesamt 50 %. Jede Studie in Bezug auf, ob der Teilnehmer die Dreiergruppe wählten der Gäste oder die Folie als vertrauter und Auswahl Drillinge mehr als die Hälfte der Zeit ist eine Demonstration des statistischen Lernens. Nach der Prüfung durchschnittliche 10-20 Teilnehmer, gemeinsam die Wahl der bekannte Triplett unter allen Teilnehmern. Ein einfaches Balkendiagramm ist eine gute Möglichkeit zur Visualisierung der Haupteffekt (Abbildung 3).

Abbildung 3. Statistischen Lernrate Triplett Identifizierung in einem Vertrautheit-Test gemessen. 50 % Chance Leistung ist gleich Vertrautheit mit Triolen und Folien.

Visuelle Statistisches Lernen ist als Ausgangspunkt für die Untersuchung einer Vielzahl von Themen lernen, Wahrnehmung und Gedächtnis verwendet worden. Dazu gehören den Einfluss und die Notwendigkeit der Aufmerksamkeit für das lernen, die Hirnareale beteiligt implizite visuelles Gedächtnis und Objekterkennung, sowie Unterschiede und Gemeinsamkeiten in das Lernen über räumliche und zeitliche Struktur. Visuelle statistische lernen auch Gedanken, ein Beispiel für eine breitere Klasse der statistischen Lernmechanismen, einschließlich auditive statistische, die vermutlich Frühe Sprachförderung bei Säuglingen und Kindern lernen ist, weil die laute und Buchstaben in einer Sprache sind in der Regel mit zuverlässigen statistischen Beziehungen angezeigt werden.