論文の概要: The Universal Law of Generalization Holds for Naturalistic Stimuli

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08564v1
• Date: Wed, 14 Jun 2023 15:17:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-16 18:40:16.978556
• Title: The Universal Law of Generalization Holds for Naturalistic Stimuli
• Title（参考訳）: 自然主義的刺激に対する普遍的一般化法則
• Authors: Raja Marjieh, Nori Jacoby, Joshua C. Peterson, Thomas L. Griffiths
• Abstract要約: シェパードの普遍的な一般化の法則は、知的生物がどのように類似性を知覚すべきかについての顕著な仮説である。 普遍法則は、一対の刺激の知覚的類似性のレベルは、適切な心理学空間に埋め込まれた場合、その距離の凹凸関数として崩壊すべきであると述べている。 本研究では,自然主義的高次元体制における普遍法則の直接的な証拠として,既存の214,200人の類似性判定データセットを分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.648049177775682
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Shepard's universal law of generalization is a remarkable hypothesis about how intelligent organisms should perceive similarity. In its broadest form, the universal law states that the level of perceived similarity between a pair of stimuli should decay as a concave function of their distance when embedded in an appropriate psychological space. While extensively studied, evidence in support of the universal law has relied on low-dimensional stimuli and small stimulus sets that are very different from their real-world counterparts. This is largely because pairwise comparisons -- as required for similarity judgments -- scale quadratically in the number of stimuli. We provide direct evidence for the universal law in a naturalistic high-dimensional regime by analyzing an existing dataset of 214,200 human similarity judgments and a newly collected dataset of 390,819 human generalization judgments (N=2406 US participants) across three sets of natural images.
• Abstract（参考訳）: シェパードの普遍的一般化の法則は、知的生物がどのように類似性を知覚すべきかについての顕著な仮説である。 普遍法則は、一対の刺激の知覚的類似性のレベルは、適切な心理学空間に埋め込まれた場合、その距離の凹凸関数として崩壊すべきであると述べている。 広く研究されているが、普遍法則を支持する証拠は、現実世界とは大きく異なる低次元の刺激と小さな刺激セットに依存している。 これは主に、類似性判定に必要な対比較が刺激数で2次的にスケールするためである。 自然主義的高次元体制における普遍的法則の直接的な証拠として,既存の214,200人の類似性判定のデータセットと,新たに収集された390,819人の一般性判定のデータセット(N=2406US)を3セットの自然画像で分析する。

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