論文の概要: Global and Local Visual Processing: Influence of Perceptual Field Variables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04435v1
• Date: Mon, 10 Jul 2023 09:21:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 13:44:18.642709
• Title: Global and Local Visual Processing: Influence of Perceptual Field Variables
• Title（参考訳）: グローバル・ローカル・ビジュアル・プロセッシング : 知覚的フィールド変数の影響
• Authors: Zahra Rezvani, Ali Katanforoush, Richard van Wezel, Hamidreza Pouretemad
• Abstract要約: GPE(Global Precedence Effect)は、視覚刺激のグローバルな特性の処理が局所的な特性の処理に先立って行われることを示唆している。 近年のメタアナリシス研究において, この40年間の知見に関する様々な知覚野変数の効果について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Global Precedence Effect (GPE) suggests that the processing of global properties of a visual stimulus precedes the processing of local properties. The generality of this theory was argued for four decades during different known Perceptual Field Variables. The effect size of various PFVs, regarding the findings during these four decades, were pooled in our recent meta-analysis study. Pursuing the study, in the present paper, we explore the effects of Congruency, Size, and Sparsity and their interaction on global advantage in two different experiments with different task paradigms; Matching judgment and Similarity judgment. Upon results of these experiments, Congruency and Size have significant effects and Sparsity has small effects. Also, the task paradigm and its interaction with other PFVs are shown significant effects in this study, which shows the prominence of the role of task paradigms in evaluating PFVs' effects on GPE. Also, we found that the effects of these parameters were not specific to the special condition that individuals were instructed to retinal stabilize. So, the experiments were more extendible to daily human behavior.
• Abstract（参考訳）: GPE(Global Precedence Effect)は、視覚刺激のグローバル特性の処理が局所特性の処理に先立って行われることを示唆している。 この理論の一般性は、異なる知覚的場変数の間に40年間議論された。 近年のメタアナリシス研究では, この40年間の知見に関する各種PFVの効果の大きさについて検討した。 そこで本研究では,異なるタスクパラダイムを持つ2つの異なる実験において,合同性,大きさ,スパーシティの効果と,それらの相互作用がグローバルアドバンテージに与える影響について検討する。 これらの実験の結果、合同性とサイズは大きな影響を与え、スパーシティは小さな効果を持つ。 また、タスクパラダイムと他のPFVとの相互作用は、GPEに対するPFVの効果を評価する上で、タスクパラダイムの役割が顕著であることを示す。 また, これらのパラメータの影響は, 網膜の安定化を指示された特殊な条件には特異的ではなかった。 したがって、実験は日々の人間の行動にもっと拡張可能であった。

関連論文リスト

• Estimating Peer Direct and Indirect Effects in Observational Network Data [16.006409149421515]
  本稿では、ピア直接効果とピア間接効果の両方を考慮し、個人自身の治療の効果を考慮に入れた一般的な設定を提案する。 注意機構を用いて、異なる隣人の影響を識別し、グラフニューラルネットワークによる高次隣人効果を探索する。 理論的には,ネットワークシステムにおける介入戦略を改善する可能性があり,ソーシャルネットワークや疫学などの分野にも応用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-21T10:02:05Z)
• The Blessings of Multiple Treatments and Outcomes in Treatment Effect Estimation [53.81860494566915]
  既存の研究では、プロキシ変数や複数の処理を利用してバイアスを補正している。 多くの実世界のシナリオでは、複数の結果に対する影響を研究することにより大きな関心がある。 この設定に関わる複数の結果の並列研究は、因果同定において互いに助け合うことが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T14:33:48Z)
• A Causal Framework for Decomposing Spurious Variations [68.12191782657437]
  我々はマルコフモデルとセミマルコフモデルの急激な変分を分解するツールを開発する。 突発効果の非パラメトリック分解を可能にする最初の結果を証明する。 説明可能なAIや公平なAIから、疫学や医学における疑問まで、いくつかの応用がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T09:40:28Z)
• Traceability and Reuse Mechanisms, the most important Properties of Model Transformation Languages [1.4685355149711299]
  本研究の目的は,調査結果を定量的に評価し,異なる要因による影響を確認し,否定することである。 その結果,トラシングと再利用のメカニズムは全体として最も重要であることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-11T12:35:03Z)
• Fair Effect Attribution in Parallel Online Experiments [57.13281584606437]
  A/Bテストは、オンラインサービスで導入された変更の影響を確実に特定する目的で役立ちます。 オンラインプラットフォームでは,ユーザトラフィックをランダムに分割して多数の同時実験を行うのが一般的である。 異なるグループ間の完全なランダム化にもかかわらず、同時実験は互いに相互作用し、平均的な集団の結果に負の影響をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-15T17:15:51Z)
• Cascaded Debiasing: Studying the Cumulative Effect of Multiple Fairness-Enhancing Interventions [48.98659895355356]
  本稿では機械学習(ML)パイプラインの異なる段階における多重公正強化介入の累積効果について検討する。 複数の介入を適用すると、集約に対する個々の介入よりも公平性と実用性が向上する。 マイナス面として、公平性向上の介入は異なる集団、特に特権集団に悪影響を及ぼす可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-08T09:20:58Z)
• Understanding the Performance of Knowledge Graph Embeddings in Drug Discovery [14.839673015887275]
  知識グラフ(KG)と関連する知識グラフ埋め込み(KGE)モデルは、最近、薬物発見の文脈で研究され始めている。 本研究では, 薬物発見指向KGにおけるKGEモデルの予測性能について, 何千回もの実験を通して検討した。 結果から,これらの要因が性能に重大な影響を与え,モデルランキングにも影響を及ぼす可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-17T11:39:54Z)
• Affect Analysis in-the-wild: Valence-Arousal, Expressions, Action Units and a Unified Framework [83.21732533130846]
  Aff-Wild と Aff-Wild2 の2つである。 これは、これらのデータベースで訓練された深層ニューラルネットワークの2つのクラスの設計を示す。 インパクト認識を共同で学び、効果的に一般化し、実行することができる新しいマルチタスクおよび全体主義のフレームワークが提示されます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-29T17:36:20Z)
• Causal Inference using Gaussian Processes with Structured Latent Confounders [9.8164690355257]
  本稿では,この構造を持つ助成金を半パラメトリックにモデル化し,因果効果の評価を改善する方法について述べる。 鍵となる革新は階層的ベイズモデル、構造化潜在共同設立者(GP-SLC)を持つガウス過程、楕円スライスサンプリングに基づくモンテカルロ推論アルゴリズムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-14T15:45:28Z)
• Influence Functions in Deep Learning Are Fragile [52.31375893260445]
  影響関数は、テスト時間予測におけるサンプルの効果を近似する。 影響評価は浅いネットワークでは かなり正確です ヘッセン正則化は、高品質な影響推定を得るために重要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-25T18:25:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。