시각적 통계 학습

출처: 조나단 플롬바움 연구소 -존스 홉킨스 대학

시각적 환경에는 공간과 시간의 개체 간의 관계와 관련된 방대한 양의 정보가 포함되어 있습니다. 특정 개체는 다른 개체 부근에 나타날 가능성이 높습니다. 이러한 규칙성을 학습하면 개체 인식을 비롯한 다양한 시각적 처리를 지원할 수 있습니다. 당연히, 인간은 이러한 규칙들을 자동으로, 신속하고, 의식하지 않고 배우는 것처럼 보입니다. 이러한 유형의 암시적 학습에 대한 이름은 시각적 통계 학습입니다. 실험실에서는 부수적인 인코딩 패러다임으로 연구됩니다 : 참가자는 말도 안되는 물체의 흐름을 관찰하고 스트림의 기본 통계 구조와 관련이없는 작업인 커버 작업을 완료합니다. 그러나 통계 구조가 존재하고, 짧은 노출 기간 의 후속 - 일부 실험에서 10 분으로 짧은 - 친숙성 테스트는 참가자에 의해 학습의 정도를 보여줍니다.

이 비디오는 시각적 통계 학습을 유도하고 테스트하는 표준 방법을 보여줍니다.

1. 말도 안되는 개체 세트를 생성하고 삼중 구조로 정렬합니다.

종종 시각적 통계 학습은 아래 세트와 같은 간단한 개체로 연구됩니다. 개체 집합을 생성한 다음 세쌍둥이(그림 1)로그룹화합니다.

그림 1. 시각적 통계 학습을 위해 세 쌍둥이로 그룹화된 샘플 자극. 실험의 학습 세그먼트에서 트리플렛은 임의순서...

각 친숙성 테스트에는 트리플렛 1회와 호일 1개(무작위로 생성된 비트리플렛)가 포함되어 있기 때문에 전체 의 확률 성능은 50%입니다. 참가자가 삼중 또는 호일을 더 친숙한 것으로 선택했는지 여부와 시간의 절반 이상을 선택하는 것은 통계 학습의 데모를 구성합니다. 10-20명의 참가자를 테스트한 후, 모든 참가자 중 친숙한 삼중을 선택하는 비율을 함께 평균합니다. 간단한 막대 그래프는 주요 ?...

시각적 통계 학습은 학습, 지각 및 메모리의 다양한 문제를 조사하기위한 출발점으로 활용되었습니다. 여기에는 학습에 대한 주의의 영향과 필요성, 암시적 시각 기억 및 개체 인식에 관여하는 뇌 영역, 공간 대 측두구조에 대한 학습의 차이점 및 유사성등이 포함됩니다. 시각적 통계 학습은 또한 언어의 소리와 문자가 매우 신뢰할 수있는 통계 적 관계로 나타나는 경향이 있기 때문에 유아와 어?...

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