論文の概要: A Meta-Bayesian Model of Intentional Visual Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.03531v1
• Date: Fri, 5 Jun 2020 16:10:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-25 04:02:04.815019
• Title: A Meta-Bayesian Model of Intentional Visual Search
• Title（参考訳）: 意図的視覚探索のメタベイズモデル
• Authors: Maell Cullen, Jonathan Monney, M. Berk Mirza, Rosalyn Moran
• Abstract要約: 本稿では,分類的知覚とササード計画の根底にある神経機構のベイズ的解釈を取り入れたビジュアルサーチの計算モデルを提案する。 擬似行動と人的行動の有意義な比較を可能にするため、参加者は視線に追従する窓から隠蔽されたMNIST桁を分類する必要がある。 本モデルは,観察された人間の行動から主観的パラメータを回収し,高い解釈可能性を維持しながら,分類精度などの人間の行動指標を再カプセル化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a computational model of visual search that incorporates Bayesian interpretations of the neural mechanisms that underlie categorical perception and saccade planning. To enable meaningful comparisons between simulated and human behaviours, we employ a gaze-contingent paradigm that required participants to classify occluded MNIST digits through a window that followed their gaze. The conditional independencies imposed by a separation of time scales in this task are embodied by constraints on the hierarchical structure of our model; planning and decision making are cast as a partially observable Markov Decision Process while proprioceptive and exteroceptive signals are integrated by a dynamic model that facilitates approximate inference on visual information and its latent causes. Our model is able to recapitulate human behavioural metrics such as classification accuracy while retaining a high degree of interpretability, which we demonstrate by recovering subject-specific parameters from observed human behaviour.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,カテゴリー知覚とサッケード計画の基盤となる神経機構のベイズ解釈を組み込んだ視覚探索の計算モデルを提案する。 擬似行動と人的行動の有意義な比較を可能にするため、参加者は視線に追従する窓から隠蔽されたMNIST桁を分類する必要がある。 この課題における時間スケールの分離によって課される条件付き無依存は、我々のモデルの階層構造上の制約によって具現化され、計画と意思決定は部分的に観察可能なマルコフ決定プロセスとしてキャスティングされるが、プロピオセプティブおよびエクスセプタプティブ信号は、視覚情報とその潜在原因の近似推論を容易にする動的モデルによって統合される。 本モデルでは,人間行動から被験者固有のパラメータを回収することで,高い解釈性を維持しながら,分類精度などの人間の行動指標を再現することができる。

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