Visual Learning of Statistical Relations Among Non-adjacent Features: Evidence for Structural Encoding.
Visual Learning of Statistical Relations Among Non-adjacent Features: Evidence for Structural Encoding.
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非相邻特征之间统计关系的视觉学习：结构编码的证据。
DOI：
10.1080/13506285.2011.552894
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发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
2
通讯作者：
Tarr,MichaelJ
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Barenholtz,Elan;Tarr,MichaelJ
最近的结果表明，观察者可以在无监督的情况下学习所观察的模式中独立形状特征的共同出现（例如，Fiser & Aslin，2001年）。关于这些发现的一个关键问题是，学习是由不同特征之间的空间关系的结构性的、基于规则的编码驱动的，还是由图形化的、模板式的编码驱动的，其中特征的空间配置以“整体”的方式嵌入。在两个实验中，我们测试观察者是否可以学习组合的功能时，成对的功能是由一个干预的空间“间隙”，其中其他无关的功能可以出现。这种操作既增加了任务的难度，也使得特征组合不太可能被简单地编码为更大的单一特征。观察者表现出与早期研究一致的学习，这表明组成结构的无监督学习是基于可分离的视觉特征之间的空间关系的明确编码。更一般地说，这些结果提供了视觉表示的组成结构的支持。
Recent results suggest that observers can learn, unsupervised, the co-occurrence of independent shape features in viewed patterns (e.g., Fiser & Aslin, 2001). A critical question with regard to these findings is whether learning is driven by a structural, rule-based encoding of spatial relations between distinct features or by a pictorial, template-like encoding, in which spatial configurations of features are embedded in a “holistic” fashion. In two experiments, we test whether observers can learn combinations of features when the paired features are separated by an intervening spatial “gap”, in which other, unrelated features can appear. This manipulation both increases task difficulty and makes it less likely that the feature combinations are encoded simply as larger unitary features. Observers exhibited learning consistent with earlier studies, suggesting that unsupervised learning of compositional structure is based on the explicit encoding of spatial relations between separable visual features. More generally, these results provide support for compositional structure in visual representation.
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--
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影响因子：
--
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通讯作者：
Lingyun Zhang
DOI：
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