論文の概要: Binding Dancers Into Attractors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02558v1
• Date: Wed, 1 Jun 2022 22:01:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-12 08:46:04.017039
• Title: Binding Dancers Into Attractors
• Title（参考訳）: ダンサーを誘引者に縛る
• Authors: Franziska Kaltenberger, Sebastian Otte, Martin V. Butz
• Abstract要約: 特徴結合と視点取りは重要な認知能力である。 両課題を解消する再帰型ニューラルネットワークモデルを提案する。 まずLSTMをトレーニングし、標準的視点から3次元運動力学を予測する。 そして、新しい視点と特徴配置を持つ類似の運動力学を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5801044612920815
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To effectively perceive and process observations in our environment, feature binding and perspective taking are crucial cognitive abilities. Feature binding combines observed features into one entity, called a Gestalt. Perspective taking transfers the percept into a canonical, observer-centered frame of reference. Here we propose a recurrent neural network model that solves both challenges. We first train an LSTM to predict 3D motion dynamics from a canonical perspective. We then present similar motion dynamics with novel viewpoints and feature arrangements. Retrospective inference enables the deduction of the canonical perspective. Combined with a robust mutual-exclusive softmax selection scheme, random feature arrangements are reordered and precisely bound into known Gestalt percepts. To corroborate evidence for the architecture's cognitive validity, we examine its behavior on the silhouette illusion, which elicits two competitive Gestalt interpretations of a rotating dancer. Our system flexibly binds the information of the rotating figure into the alternative attractors resolving the illusion's ambiguity and imagining the respective depth interpretation and the corresponding direction of rotation. We finally discuss the potential universality of the proposed mechanisms.
• Abstract（参考訳）: 環境下での観察を効果的に知覚し、プロセスする上で、特徴結合と視点取りは重要な認知能力である。 特徴結合は観測された特徴を1つのエンティティに結合し、ゲシュタルトと呼ばれる。 パースペクティブテイキングは、知覚を標準的なオブザーバ中心の参照フレームに転送する。 本稿では,両課題を解決する再帰的ニューラルネットワークモデルを提案する。 まずLSTMをトレーニングし、標準的視点から3次元運動力学を予測する。 次に,新しい視点と特徴配置で類似した動作ダイナミクスを示す。 振り返り推論は、標準的視点の推論を可能にする。 頑健な相互排他的ソフトマックス選択スキームと組み合わせて、ランダムな特徴配置を並べ替え、既知のゲシュタルト知覚に正確に結び付ける。 アーキテクチャの認知的妥当性の証拠を裏付けるために、回転するダンサーの2つのゲシュタルト解釈を取り入れたシルエット錯覚の挙動を検証した。 本システムは、錯覚の曖昧さを解消する代替アトラクタに回転図形の情報を柔軟に結合し、各深さ解釈と対応する回転方向を想像する。 最後に,提案手法の普遍性について考察する。

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