論文の概要: Simulating reaction time for Eureka effect in visual object recognition using artificial neural network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00815v1
• Date: Thu, 30 Jun 2022 10:58:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-05 12:39:35.677109
• Title: Simulating reaction time for Eureka effect in visual object recognition using artificial neural network
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた視覚物体認識におけるeureka効果の反応時間シミュレーション
• Authors: Kazufumi Hosoda, Shigeto Seno, Tsutomu Murata
• Abstract要約: 以前の心理学的な研究は、この「ユーレカ認識」の基礎は偶然の神経過程にあることを示唆している。 そこで我々は,人間のユーレカ認識の特徴をシミュレートした人工神経ネットワークモデルを構築した。
• 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: The human brain can recognize objects hidden in even severely degraded images after observing them for a while, which is known as a type of Eureka effect, possibly associated with human creativity. A previous psychological study suggests that the basis of this "Eureka recognition" is neural processes of coincidence of multiple stochastic activities. Here we constructed an artificial-neural-network-based model that simulated the characteristics of the human Eureka recognition.
• Abstract（参考訳）: 人間の脳は、しばらく観察した後、さらにひどく劣化した画像に隠された物体を認識することができる。 以前の心理学的な研究は、この「ユーレカ認識」の基礎は、複数の確率的活動の偶然の神経過程であることを示している。 そこで我々は,人間のeureka認識の特徴をシミュレーションした人工神経ネットワークモデルを構築した。

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