Stimulus-specific regularities as a basis for perceptual induction
Notice bibliographique
Résumé
A hallmark of visual intelligence is the ability to extract relationships among objects. One form of extraction produces stimulus-specific knowledge (statistical learning). Another form produces stimulus-general principles (inductive learning). These two learning processes seem incompatible on the surface, but may be related on a deeper level. Here we examine how statistical learning and inductive learning interact. In Experiment 1, observers were randomly assigned to one of three conditions where they viewed a sequence of circles of varying sizes. In the rule+regularities condition, the sequence contained repeated triplets (regularities) that followed a rule: the three circles increased in size in each triplet. In the rule-only condition, the sequence contained sets of three circles that followed the same rule, but all sets were unique (no regularities). In the regularities-only condition, the sequence contained repeated triplets that did not follow the rule. We found that learning of the rule and learning of the regularities were both stronger in the rule+regularities condition than in the rule-only, or the regularities-only condition. This suggests that statistical learning and inductive learning are mutually beneficial. To tease apart whether one learning process is necessary for the other, we increased the complexity of the rule in Experiment 2. Everything was identical to Experiment 1, except now the rule was that within each triplet or set, the first circle was smaller than the second circle, and the second was larger than the third. Learning of the rule was only successful in the rule+regularities condition, but not in the rule-only condition. Moreover, there was no learning of regularities. This suggests that the presence of regularities facilitated rule learning, but the presence of the rule did not help the learning of regularities. These findings demonstrate that statistical learning and inductive learning are related, and that stimulus-specific regularities are necessary for inductive learning. Meeting abstract presented at VSS 2015
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».