論文の概要: End-to-end Deep Prototype and Exemplar Models for Predicting Human Behavior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08723v1
• Date: Fri, 17 Jul 2020 02:32:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 13:59:35.956490
• Title: End-to-end Deep Prototype and Exemplar Models for Predicting Human Behavior
• Title（参考訳）: エンド・ツー・エンドのDeep PrototypeおよびExemplar Modelによる人間の行動予測
• Authors: Pulkit Singh, Joshua C. Peterson, Ruairidh M. Battleday, Thomas L. Griffiths
• Abstract要約: 我々は古典的なプロトタイプと模範モデルを拡張し、生入力から刺激とカテゴリー表現を併用して学習する。 この新しいモデルのクラスは、ディープニューラルネットワーク(DNN)とトレーニングされたエンドツーエンドによってパラメータ化できる。 典型的なDNNと比較して、認知にインスパイアされた両者が、人間の行動により良い本質的な適応と、地道的分類の改善をもたらすことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.361297404586033
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional models of category learning in psychology focus on representation at the category level as opposed to the stimulus level, even though the two are likely to interact. The stimulus representations employed in such models are either hand-designed by the experimenter, inferred circuitously from human judgments, or borrowed from pretrained deep neural networks that are themselves competing models of category learning. In this work, we extend classic prototype and exemplar models to learn both stimulus and category representations jointly from raw input. This new class of models can be parameterized by deep neural networks (DNN) and trained end-to-end. Following their namesakes, we refer to them as Deep Prototype Models, Deep Exemplar Models, and Deep Gaussian Mixture Models. Compared to typical DNNs, we find that their cognitively inspired counterparts both provide better intrinsic fit to human behavior and improve ground-truth classification.
• Abstract（参考訳）: 心理学におけるカテゴリー学習の伝統的なモデルは、刺激レベルとは対照的にカテゴリーレベルでの表現に焦点を当てている。 このようなモデルで使用される刺激表現は、実験者によって手作業で設計され、人間の判断から回路的に推論されるか、あるいはカテゴリ学習の競合モデルである事前訓練されたディープニューラルネットワークから借用される。 本研究では,古典的プロトタイプと模範モデルを拡張し,刺激とカテゴリー表現を生入力から併用して学習する。 この新しいモデルのクラスは、ディープニューラルネットワーク(DNN)とトレーニングされたエンドツーエンドによってパラメータ化できる。 それらの名前に倣って、Deep Prototype Models、Deep Exemplar Models、Deep Gaussian Mixture Modelsと呼ぶ。 典型的なDNNと比較して、認知にインスパイアされた両者が、人間の行動により良い本質的な適応と、地道的分類の改善をもたらすことがわかった。

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