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統計学習

概要

ソース: ジョナサン ・ Flombaum 講座-ジョンズ ・ ホプキンス大学

視覚的な環境に大量スペース内のオブジェクトと時間との関係を含む情報にはが含まれています特定のオブジェクトが他のオブジェクトの近くに表示する可能性が高いです。これらの規則性を学習オブジェクト認識を含む視覚情報処理の広い配列をサポートできます。当然のことながら、その後、人間は自動的に、すぐに、意識することがなく、これらの規則性を学ぶに表示されます。潜在学習のこのタイプの名前は、visual の統計的学習です。研究室では、付随的符号化パラダイムで勉強は: 参加者はナンセンス オブジェクトのストリームを観察し、カバー、タスク、ストリームの基になる統計学的構造に関係のないタスクを完了します。統計学的構造は現在、そして短い露出の期間後に発生-いくつかの実験では 10 分と短く-知識テスト参加者による学習の範囲を明らかにします。

このビデオでは、誘導および統計的学習をテストするための標準的な方法を示します。

手順

1. ナンセンス オブジェクトのセットを生成し、三重項構造に配置します。

  1. 以下のセットのような単純なオブジェクトをしばしば視覚統計的学習を検討します。オブジェクトのセットを生成し、三つ子 (図 1) にグループ化します。
    Figure 1
    図 1。サンプル刺激は視覚統計学習のため三つ子にグループ化されます。実験の学習事業におきましては、三つ子がランダムな順序で表示されますが、トリプレット内のアイテムは最初は右側項目によって連続的に左の表示の項目の順に表示されます。

2. シーケンス実験。

  1. シーケンス ソフトウェア、e プライムなどは Python の MATLAB または PsycoPy の心理ツールボックスなどルーチンのライブラリを使用して実験。
  2. ナンセンスのオブジェクトが画面の中央に表示されます 1-

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結果

各知識テストが含まれるは、1 つの三重項と 1 つ箔 (ランダムに生成された非-トリプレット)、ので全体的なチャンスのパフォーマンスは 50% です。参加者がトリプレットを選択するかどうかの観点から各試験のスコア、または時間の半分よりもっと身近な」を選択三つ子として箔が統計学習のデモを構成します。10-20 の参加者をテストした後一緒にすべての参加者の間でおなじみの三重項の?...

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申請書と概要

視覚的統計的学習は、さまざまな学習、知覚、およびメモリの問題を調査するための出発点として利用されています。影響と暗黙のビジュアル メモリとオブジェクト認識と同様、違いと類似点について学習に関与する脳の領域を学ぶための注意の必要性は、これら時間構造と空間。ビジュアル統計的学習はまた初期の言語をサポートすると考えられている統計、聴覚を含む統計的学習メカニ...

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タグ

スキップ先...

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Overview

0:52

Experimental Design

2:36

Running the Experiment

3:55

Representative Results

4:31

Applications

5:40

Summary

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