論文の概要: A computational model of serial and parallel processing in visual search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10061v1
- Date: Mon, 16 Oct 2023 04:51:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-17 16:26:42.092636
- Title: A computational model of serial and parallel processing in visual search
- Title（参考訳）: ビジュアルサーチにおけるシリアルおよび並列処理の計算モデル
- Authors: Rachel F. Heaton
- Abstract要約: 論文は、視覚探索における様々な現象が、人間の視覚表現とプロセスの性質について、私たちに何を教えるかを理解することを目的としている。
まず,視覚探索研究における主要な経験的発見について概説する。
次に、腹側視覚処理の基礎となる表現とプロセスについて、これらの知見が示唆するものの観点から視覚探索の理論を提示します。
- 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 following is a dissertation aimed at understanding what the various
phenomena in visual search teach us about the nature of human visual
representations and processes. I first review some of the major empirical
findings in the study of visual search. I next present a theory of visual
search in terms of what I believe these findings suggest about the
representations and processes underlying ventral visual processing. These
principles are instantiated in a computational model called CASPER (Concurrent
Attention: Serial and Parallel Evaluation with Relations), originally developed
by Hummel, that I have adapted to account for a range of phenomena in visual
search. I then describe an extension of the CASPER model to account for our
ability to search for visual items defined not simply by the features composing
those items but by the spatial relations among those features. Seven
experiments (four main experiments and three replications) are described that
test CASPER's predictions about relational search. Finally, I evaluate the fit
between CASPER's predictions and the empirical findings and show with three
additional simulations that CASPER can account for negative acceleration in
search functions for relational stimuli if one postulates that the visual
system is leveraging an emergent feature that bypasses relational processing.
- Abstract（参考訳）: 視覚探索における様々な現象が人間の視覚表現やプロセスの性質について何を教えるかを理解するための論文である。
まず,視覚探索研究における主要な経験的発見について概説する。
次に、腹側視覚処理の基礎となる表現とプロセスについて、これらの知見が示唆するものの観点から視覚探索の理論を提示します。
これらの原理は、最初にHummelによって開発されたCASPER(Concurrent Attention: Serial and Parallel Evaluation with Relations)と呼ばれる計算モデルでインスタンス化され、視覚探索における様々な現象を考慮に入れた。
次に,これらの項目を構成する特徴だけでなく,それらの特徴間の空間的関係によって定義された視覚的項目を探索する能力を考慮したcasperモデルの拡張について述べる。
7つの実験(4つの主要な実験と3つの複製)で、CASPERのリレーショナルサーチに関する予測をテストする。
最後に,カスパーの予測と経験的知見の適合性を評価し,視覚システムが関係処理をバイパスする創発的特徴を活用していると仮定すると,カスパーが関係刺激の探索関数の負の加速度を考慮できる3つの追加シミュレーションを提示する。
関連論文リスト
- Graph Stochastic Neural Process for Inductive Few-shot Knowledge Graph Completion [63.68647582680998]
I-FKGC(inductive few-shot knowledge graph completion)と呼ばれる課題に焦点をあてる。
帰納的推論(inductive reasoning)の概念に着想を得て,I-FKGCを帰納的推論問題とした。
本稿では,仮説の連成分布をモデル化したニューラルプロセスに基づく仮説抽出器を提案する。
第2のモジュールでは、この仮説に基づいて、クエリセットのトリプルが抽出された仮説と一致するかどうかをテストするグラフアテンションベースの予測器を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-03T13:37:40Z) - Class-wise Activation Unravelling the Engima of Deep Double Descent [0.0]
二重降下は、機械学習領域内の反直観的な側面を示す。
本研究では,二重降下現象を再考し,その発生状況について考察した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-13T12:07:48Z) - How does the primate brain combine generative and discriminative
computations in vision? [4.691670689443386]
推論過程の2つの対照的な概念は、それぞれ生物学的ビジョンと機械ビジョンの研究に影響を与えている。
視覚は、しばしば感覚データのトップダウン予測を含むと考えられるプロセスにおいて、証拠の尋問を通じて生成モデルを逆転させることを示す。
本稿では,この用語を説明し,重要な実証的証拠を概説するとともに,霊長類視覚の謎のハイブリッドアルゴリズムを明らかにするための段階を超越し,設定する経験的研究プログラムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-11T16:07:58Z) - Generalisable Methods for Early Prediction in Interactive Simulations
for Education [5.725477071353353]
シミュレーションにおける生徒のインタラクションデータを,期待性能に基づいて分類することは,適応的な指導を可能にする可能性がある。
まず,学生のタスク内動作を通して概念的理解を計測する。
そこで,我々は,クリックストリームデータから,シミュレーションの状態と学生の行動の両方をエンコードする,新しいタイプの特徴を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-04T14:46:56Z) - Hybrid Predictive Coding: Inferring, Fast and Slow [62.997667081978825]
本稿では,反復型と償却型の両方を原則的に組み合わせたハイブリッド予測符号化ネットワークを提案する。
我々は,本モデルが本質的に不確実性に敏感であり,最小計算費用を用いて正確な信念を得るためにバランスを適応的にバランスさせることを実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-05T12:52:45Z) - Visual Abductive Reasoning [85.17040703205608]
帰納的推論は、部分的な観察の可能な限りの可能な説明を求める。
本稿では,日常的な視覚的状況下でのマシンインテリジェンスの帰納的推論能力を調べるために,新たなタスクとデータセットであるVisual Abductive Reasoning(VAR)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-26T10:17:03Z) - Understanding the computational demands underlying visual reasoning [10.308647202215708]
我々は,現代の深層畳み込みニューラルネットワークによる視覚的推論問題の解法を体系的に評価する。
我々の分析は、視覚的推論タスクの新たな分類につながり、主に、その基礎となるルールを構成するために使用される関係の種類と関係の数によって説明できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-08T10:46:53Z) - What Image Features Boost Housing Market Predictions? [81.32205133298254]
本稿では,予測アルゴリズムにおける効率的な数値包摂のための視覚特徴抽出手法を提案する。
本稿では,シャノンのエントロピー,重心計算,画像分割,畳み込みニューラルネットワークなどの手法について論じる。
ここで選択された40の画像特徴のセットは、かなりの量の予測能力を持ち、最も強力なメタデータ予測器よりも優れています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-15T06:32:10Z) - Causal Discovery in Physical Systems from Videos [123.79211190669821]
因果発見は人間の認知の中心にある。
本研究では,ビデオの因果発見の課題を,地層構造を監督せずにエンドツーエンドで検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-01T17:29:57Z) - A Meta-Bayesian Model of Intentional Visual Search [0.0]
本稿では,分類的知覚とササード計画の根底にある神経機構のベイズ的解釈を取り入れたビジュアルサーチの計算モデルを提案する。
擬似行動と人的行動の有意義な比較を可能にするため、参加者は視線に追従する窓から隠蔽されたMNIST桁を分類する必要がある。
本モデルは,観察された人間の行動から主観的パラメータを回収し,高い解釈可能性を維持しながら,分類精度などの人間の行動指標を再カプセル化することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-05T16:10:35Z) - Cloth in the Wind: A Case Study of Physical Measurement through
Simulation [50.31424339972478]
実例を一度も見ずに風中の布の潜伏物性を測定することを提案する。
私たちのソリューションは、シミュレーションをコアとした反復的な洗練手順です。
この対応は、物理的に類似した例を近くの点にマッピングする埋め込み関数を用いて測定される。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-09T21:32:23Z)
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。