Learning beyond the prototype: Implicit learning of principal components in dot patterns
Notice bibliographique
Résumé
Humans have the ability to implicitly learn the central tendency of a group of visual objects (the prototype effect, Posner & Keele, 1968). A recent study (Gao & Wilson, 2012) demonstrated that in addition to the prototype, adults also implicitly learn the feature correlations that capture the most significant variations among faces as defined by principal components (PC). However, it is unclear if the implicit learning of PC is specific to faces. In the current experiment, adults (n=13) studied 16 patterns each consisting of 9 dots. The 16 patterns deviated from a prototype in a systematic way so that the first PC explained 50% of the total variance. After participants studied the 16 patterns for 40 seconds each, their memories were tested in a studied/novel recognition task with the 16 studied patterns plus 16 new patterns that deviated from the prototype in orthogonal directions to the studied patterns. Participants also gave studied/novel judgments to the prototype pattern, and two patterns that deviated from the prototype on the positive and negative directions of the first PC of the 16 studied patterns. All the patterns have the same distance from the prototype. Participants recognized 59% (above chance, p <0.01) of the studied patterns and misidentified 43% (below chance, p <0.05) of the new patterns. As would be explained by the prototype effect, they recognized the unseen prototype 80% of the time. Interestingly, they also recognized the two unseen patterns representing the changes on the first PC 71% of the time. The recognition rates for the prototype and the two PC patterns were all higher than for the studied patterns (ps <0.05). The results suggest the implicit learning of the prototype and the most significant feature correlations as defined by PC is a general mechanism in visual object recognition. Meeting abstract presented at VSS 2013
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».