論文の概要: Distributional Latent Variable Models with an Application in Active Cognitive Testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09316v1
• Date: Thu, 14 Dec 2023 19:59:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 18:00:15.561229
• Title: Distributional Latent Variable Models with an Application in Active Cognitive Testing
• Title（参考訳）: 分布型潜在変数モデルと能動認知テストへの応用
• Authors: Robert Kasumba, Dom CP Marticorena, Anja Pahor, Geetha Ramani, Imani Goffney, Susanne M Jaeggi, Aaron Seitz, Jacob R Gardner, Dennis L Barbour
• Abstract要約: 認知モデリングは一般的に、注意力や作業記憶、その他の潜伏変数を推定するために、様々なテストのバッテリーを完了するよう参加者に求めることに依存する。 ほぼユビキタスなアプローチは、各被験者に与えられた各テストの結果にまたがる分布をもたらす、各テストに対する多くの観察を繰り返すことである。 潜在変数モデルを拡張して、多くの相関変数を同時に学習できるようにします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.415253742118173
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Cognitive modeling commonly relies on asking participants to complete a battery of varied tests in order to estimate attention, working memory, and other latent variables. In many cases, these tests result in highly variable observation models. A near-ubiquitous approach is to repeat many observations for each test, resulting in a distribution over the outcomes from each test given to each subject. In this paper, we explore the usage of latent variable modeling to enable learning across many correlated variables simultaneously. We extend latent variable models (LVMs) to the setting where observed data for each subject are a series of observations from many different distributions, rather than simple vectors to be reconstructed. By embedding test battery results for individuals in a latent space that is trained jointly across a population, we are able to leverage correlations both between tests for a single participant and between multiple participants. We then propose an active learning framework that leverages this model to conduct more efficient cognitive test batteries. We validate our approach by demonstrating with real-time data acquisition that it performs comparably to conventional methods in making item-level predictions with fewer test items.
• Abstract（参考訳）: 認知モデリングは一般的に、注意力や作業記憶、その他の潜伏変数を推定するために、様々なテストのバッテリーを完了するよう参加者に求めることに依存する。 多くの場合、これらのテストは高度に変動する観測モデルをもたらす。 ほぼユビキタスなアプローチは、各被験者に与えられた各テストの結果にまたがる分布をもたらす、各テストに対する多くの観察を繰り返すことである。 本稿では,複数の相関変数を同時に学習するための潜在変数モデリングの利用について検討する。 各被験者の観測データが再構成される単純なベクトルではなく、多くの異なる分布からの一連の観測であるような設定に潜時変数モデル(LVM)を拡張します。 集団間で共同でトレーニングされた潜在空間に個人のテストバッテリ結果を埋め込むことで,1人の参加者に対するテストと複数の参加者間の相関を活用できる。 次に、このモデルを利用してより効率的な認知テストバッテリを動作させる能動的学習フレームワークを提案する。 テスト項目の少ない項目レベルの予測を行う上で,従来の手法と同等に動作することを示すことによって,我々のアプローチを検証する。

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