知覺(jué)學(xué)習(xí):經(jīng)驗(yàn)如何形成視覺(jué)感知
定 價(jià):129 元
叢書(shū)名:智能科學(xué)與技術(shù)叢書(shū)
- 作者:[美]芭芭拉·多瑟(Barbara Dosher) [美]呂忠林(Zhong-Lin Lu)
- 出版時(shí)間:2022/11/1
- ISBN:9787111713296
- 出 版 社:機(jī)械工業(yè)出版社
- 中圖法分類:B842.2
- 頁(yè)碼:
- 紙張:膠版紙
- 版次:
- 開(kāi)本:16開(kāi)
本書(shū)全面綜合地介紹了知覺(jué)學(xué)習(xí)的現(xiàn)象、理論和應(yīng)用,重點(diǎn)關(guān)注視覺(jué)領(lǐng)域。本書(shū)首先對(duì)知覺(jué)學(xué)習(xí)的原理進(jìn)行闡述,然后探討知覺(jué)學(xué)習(xí)的基本現(xiàn)象(學(xué)習(xí)和遷移)和機(jī)制(噪聲特性、生理學(xué)證據(jù))。同時(shí),介紹知覺(jué)學(xué)習(xí)的計(jì)算模型,強(qiáng)調(diào)反饋對(duì)知覺(jué)學(xué)習(xí)的重要性,并討論任務(wù)、注意力和獎(jiǎng)勵(lì)在知覺(jué)學(xué)習(xí)中的作用,對(duì)比視覺(jué)知覺(jué)學(xué)習(xí)和其他感官領(lǐng)域?qū)W習(xí),討論知覺(jué)學(xué)習(xí)的現(xiàn)有應(yīng)用,并提出優(yōu)化框架。
本書(shū)適合知覺(jué)學(xué)習(xí)領(lǐng)域的學(xué)生、研究人員及相關(guān)從業(yè)者閱讀參考。
前 言
Perceptual Learning: How Experience Shapes Visual Perception
我們從1997年開(kāi)始進(jìn)行知覺(jué)學(xué)習(xí)的研究。當(dāng)時(shí),只有少數(shù)幾個(gè)研究人員關(guān)注這個(gè)課題。從那時(shí)起,這個(gè)領(lǐng)域開(kāi)始發(fā)生變化,這本書(shū)講述了我們對(duì)現(xiàn)象和理論的了解。這種轉(zhuǎn)變的發(fā)生歸因于大量積極的研究人員做出了巨大的貢獻(xiàn),從心理學(xué)家對(duì)現(xiàn)象學(xué)的深入研究到有見(jiàn)地的建模和生理學(xué)。
在20世紀(jì)90年代末,我們正在研究人類觀察者的新模型,即知覺(jué)模板模型(PTM)。我們的目的是利用這個(gè)模型來(lái)了解視覺(jué)知覺(jué)如何依賴信號(hào)模式和兩種噪聲—外部刺激的噪聲和內(nèi)部感官響應(yīng)的可變性。我們也有興趣使用此模型來(lái)區(qū)分視覺(jué)注意力對(duì)人類知覺(jué)(“觀察者”)的影響,從而區(qū)分出濾除刺激中的外部噪聲而導(dǎo)致的增強(qiáng)或放大信號(hào)刺激本身帶來(lái)的不便—之前難以捉摸的機(jī)制可以通過(guò)外部噪聲方法輕松地區(qū)分開(kāi)來(lái)。
在某個(gè)時(shí)候,我們意識(shí)到相同的分析同樣很好地適用于一個(gè)重要領(lǐng)域的性能提升,即知覺(jué)學(xué)習(xí)。據(jù)報(bào)道,從19世紀(jì)90年代末實(shí)驗(yàn)性心理學(xué)研究開(kāi)始以來(lái),實(shí)踐就有所改善,并作為Eleanor Gibson對(duì)兒童早期知覺(jué)發(fā)展的興趣的一部分在20世紀(jì)50年代被普及。經(jīng)驗(yàn)在成年人的知覺(jué)任務(wù)執(zhí)行中的作用已在許多任務(wù)領(lǐng)域得到了證明,包括敏銳度、運(yùn)動(dòng)和立體視覺(jué)。視覺(jué)知覺(jué)領(lǐng)域中一些優(yōu)秀的心理物理學(xué)家已經(jīng)開(kāi)始研究學(xué)習(xí),并且有些時(shí)候?qū)W習(xí)是針對(duì)任務(wù)或刺激的某些方面的特異性。
然后,在20世紀(jì)90年代末,許多科學(xué)家(Avi Karni、Dov Sagi、Merav Ahissar、Shaul Hochstein、Aniek Schoups、Robert Sekuler等人)的杰出工作證明了一種非常奇怪的特異性形式。在視網(wǎng)膜上某個(gè)位置進(jìn)行的一項(xiàng)任務(wù)中所學(xué)到的改進(jìn)有時(shí)無(wú)法轉(zhuǎn)移到視野中的新位置。真的!這些發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致許多研究人員將視力的經(jīng)驗(yàn)依賴的性能變化歸因于早期視覺(jué)皮層的可塑性,長(zhǎng)期以來(lái)人們一直認(rèn)為大腦皮層在發(fā)育初期是穩(wěn)定的。很快,最杰出的知覺(jué)學(xué)習(xí)理論涉及早期視網(wǎng)膜視覺(jué)皮層感覺(jué)調(diào)節(jié)的可塑性改變。在其他方式的類似報(bào)道的支持下,一系列重要的研究(Rufin Vogel、Guy Orban、Geoff Ghose、John Maunsell、Charles Gilbert、Joshua Gold、Wu Li等人)開(kāi)始探索(知覺(jué))學(xué)習(xí)如何在視覺(jué)編碼的最早期影響細(xì)胞反應(yīng)的特性。在視覺(jué)皮層中,學(xué)習(xí)是多久開(kāi)始的?我們一直是這些生理學(xué)研究的追隨者。
我們對(duì)知覺(jué)學(xué)習(xí)的第一項(xiàng)研究是使用外部噪聲方法和PTM模型對(duì)現(xiàn)象進(jìn)行系統(tǒng)的分析。從一開(kāi)始,我們就懷疑知覺(jué)學(xué)習(xí)主導(dǎo)的重調(diào)諧理論可能只是其中的一部分。為了影響行為,還必須將感官信息與決策聯(lián)系起來(lái)。如果感覺(jué)系統(tǒng)對(duì)刺激進(jìn)行編碼,則還需要對(duì)這一證據(jù)進(jìn)行解碼。即使在早期階段,我們也發(fā)展了另一種重加權(quán)理論,其中改變感官信息在決策中的加權(quán)方式(改變的讀數(shù))可能是學(xué)習(xí)的主要方式。如果早期的視覺(jué)區(qū)域是感官信息的編碼器,那么大腦還需要解碼器來(lái)解釋編碼的信息,并且這些解碼器也必須是學(xué)習(xí)的關(guān)鍵;诖艘(jiàn)解,我們發(fā)展了一種重加權(quán)(讀出)理論,其中許多早期視覺(jué)通道中的證據(jù)確定了如何通過(guò)重加權(quán)來(lái)更改決策。那是在1998年。直到后來(lái),我們才意識(shí)到Mollon和Danilova分別發(fā)展了相同的理論構(gòu)想。
直到幾年后,在天才博士后Alex Petrov的幫助下,我們開(kāi)始研究知覺(jué)學(xué)習(xí)的多通道模型,即增強(qiáng)型Hebbian重加權(quán)模型(AHRM)。該模型建立在20世紀(jì)90年代的視覺(jué)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型(Tomaso Poggio、Shimon Edelman、Manfred Fahle、Michael Herzog等人)的基礎(chǔ)上,并利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域最近的重大發(fā)展。我們將此模型加入具有生理啟發(fā)性的信號(hào)處理前端。為了檢查兩種主要學(xué)習(xí)理論(重調(diào)諧和重加權(quán))做出相反預(yù)測(cè)的情況下的特異性,實(shí)驗(yàn)也變得更加復(fù)雜。隨后證明了這種純粹的重加權(quán)模型可以解決視覺(jué)知覺(jué)學(xué)習(xí)中的許多主要現(xiàn)象。憑借另一位才華橫溢的博士后Jiajuan Liu和研究生Pam Jeter的深入研究工作,AHRM于2013年得到擴(kuò)展,形成了綜合重加權(quán)理論(IRT)。該理論解釋了某些形式的遷移是如何發(fā)生的。反過(guò)來(lái),此模型已被其他研究人員(Aaron Seitz、Peggy Seriès等人)以非常巧妙的方式進(jìn)行了修改和推廣。這就是我們?cè)诘?章講述的知覺(jué)學(xué)習(xí)模型的故事。
在過(guò)去的20年中,知覺(jué)學(xué)習(xí)領(lǐng)域已經(jīng)發(fā)生了重大的變化。如今,有許多研究對(duì)知覺(jué)學(xué)習(xí)的特異性提出了挑戰(zhàn)(Cong Yu等人),F(xiàn)在,關(guān)于重加權(quán)或讀出在學(xué)習(xí)中的作用的想法,已成為T(mén)akeo Watanabe等人的集成模型的重要組成部分,這些模型將知覺(jué)學(xué)習(xí)領(lǐng)域置于人腦成像的更廣泛的考慮范圍內(nèi)。除了我們自己的模型外,其他模型在提出的學(xué)習(xí)中使用或推進(jìn)了我們提出的多級(jí)重加權(quán)原則。同時(shí),得益于Dennis Levi、Krystel Huxlin、John Anderson、Chang-Bing、Uri Polat、Robert Hess、Ben Thompson等人的工作,學(xué)習(xí)研究已經(jīng)越來(lái)越多地走向從教育到視覺(jué)修復(fù)的大量實(shí)際應(yīng)用。
到21世紀(jì)10年代中期,似乎需要對(duì)該領(lǐng)域的最新發(fā)展進(jìn)行系統(tǒng)的探索。我們開(kāi)始對(duì)有時(shí)互不相關(guān)的知覺(jué)學(xué)習(xí)文獻(xiàn)進(jìn)行詳細(xì)調(diào)查。我們的目標(biāo)是評(píng)估各種理論狀態(tài),了解生理學(xué)發(fā)現(xiàn)的含義,并指出可能的富有成果的研究方向。這本書(shū)是我們努力的結(jié)果。它適用于知覺(jué)學(xué)習(xí)的研究人員以及其他相關(guān)領(lǐng)域的科學(xué)家。我們?cè)噲D在多個(gè)層面上討論知覺(jué)學(xué)習(xí),希望做到透徹而簡(jiǎn)潔,內(nèi)容全面而不是詳盡無(wú)遺。
多年以來(lái),在知覺(jué)學(xué)習(xí)中,許多杰出科學(xué)家的重要貢獻(xiàn)推動(dòng)了該領(lǐng)域的發(fā)展以及我們?cè)谕阮I(lǐng)域的工作。除了閱讀論文和參加會(huì)議演講外,我們也從參加“國(guó)際知覺(jué)學(xué)習(xí)研討會(huì)”中受益良多,這是一個(gè)較小的組織,每?jī)赡暾匍_(kāi)一次會(huì)議,討論令人興奮的新想法和新方法。我們確實(shí)從這些公開(kāi)交流中受益。在知覺(jué)學(xué)習(xí)研究中一件令人驚奇的事情是,雖然參與者的理論分歧很大,但該領(lǐng)域一直保持合議,參與者合作并致力于共同推動(dòng)科學(xué)的發(fā)展。
現(xiàn)在,許多個(gè)人和實(shí)驗(yàn)室的主要貢獻(xiàn)已將知覺(jué)學(xué)習(xí)確立為一個(gè)主要領(lǐng)域,并廣泛認(rèn)識(shí)到學(xué)習(xí)和可塑性在人類適應(yīng)中起著至關(guān)重要的作用,在對(duì)知覺(jué)機(jī)制的任何研究中都必須考慮這一點(diǎn)。
由于各種原因,我們花費(fèi)很多年寫(xiě)了這本書(shū)。在此期間,我們得到了許多同事、朋友和家人的大力支持,在此深表感謝。
Barbara Dosher說(shuō):“經(jīng)過(guò)23年的合作,我仍然很高興與我的合著者和朋友Zhong-Lin Lu談?wù)摽茖W(xué)。加州大學(xué)爾灣分校認(rèn)知科學(xué)系富有創(chuàng)造力的環(huán)境,以及聰明、熱切的同事為本書(shū)的編寫(xiě)工作做出了重要貢獻(xiàn)。我還要感謝實(shí)驗(yàn)室(記憶注意力知覺(jué)實(shí)驗(yàn)室)的應(yīng)屆畢業(yè)生和博士后所做的重大貢獻(xiàn),其中包括Pam Jeter、Alex Petrov、Wilson Chu、Shiau-Hua Liu、Nate Blair、Richard Hetley、Emelien Tlapale,以及許多本科生和助教,包括Anchit Roy,他協(xié)助提供了本書(shū)的一些圖表。我的研究生導(dǎo)師Wayne Wickelgren的理論構(gòu)想仍然鼓舞著我。我還要感謝將我引入視覺(jué)科學(xué)領(lǐng)域的同事和朋友:Norma Graham、George Sperling和Eileen Kowler。通過(guò)與知覺(jué)學(xué)習(xí)和注意力社區(qū)中的許多同事的交談,這項(xiàng)研究得到了完善。朋友和家人提供了樂(lè)趣、支持和幫助。特別感謝我的朋友Kristi、Liz、David和Eileen,感謝我的姐姐Cathie、retreat小組以及其他許多人的支持。在此特別對(duì)我的兒子Joshua Sperling表示衷心的感謝,他的支持、理智探索和評(píng)論使本書(shū)的最后階段有了實(shí)質(zhì)性的改進(jìn)。我還要感謝包括麻省理工學(xué)院出版社在內(nèi)的所有相關(guān)人員的耐心,因?yàn)樵擁?xiàng)目的延期比預(yù)期要長(zhǎng),部分原因是應(yīng)我年邁生病的母親Anne Dosher的要求。她畢生的求知欲、對(duì)社區(qū)的奉獻(xiàn)精神和交友的天賦,樹(shù)立了令人欽佩的榜樣。”
Zhong-Lin Lu說(shuō):“這本書(shū)的出版是我們20多年合作的一個(gè)重要里程碑。這也是許多新的、令人激動(dòng)的聯(lián)合研究項(xiàng)目的開(kāi)始。非常感謝Barbara給我與她合作的機(jī)會(huì)。非常感謝我的妻子Wei Sun、我的兒子James和我的女兒Mae。沒(méi)有他們的理解和支持,這本書(shū)是不可能完成的。我從博士生導(dǎo)師Samuel J. Williamson和Lloyd Kaufman以及我的博士后導(dǎo)師George Sperling那里學(xué)到了很多,他們的科學(xué)精神至今仍激勵(lì)著我。我想借此機(jī)會(huì)感謝腦過(guò)程實(shí)驗(yàn)室(LOBES)的成員(最初他們?cè)谀霞又荽髮W(xué),然后在俄亥俄州立大學(xué),現(xiàn)在在紐約大學(xué)和上海紐約大學(xué)),包括Luis A. Lesmes、Wilson Chu、Simon Jeon、Debbie Dao、Jiajuan Liu、Chang-Bing Huang、Xiangrui Li、Gui Xue、Miao Wei、Fang Hou、Jongsoo Kim、 Carlos Cabrera、Zhicheng Lin、Yukai Zhao、Pan Zhang和 Pengjing Xu,感謝他們對(duì)研究項(xiàng)目做出的貢獻(xiàn)。還要感謝C. Shawn Green、Daphne Bavelier、Alex Pouget、Tianmiao Hua和Jinrong Li在知覺(jué)學(xué)習(xí)方面與我合作,并感謝國(guó)際知覺(jué)學(xué)習(xí)研討會(huì)的組織者Cong Yu、Dov Sagi、Takeo Watanabe、Merav Ahissar、Uri Polat、Shaul Hochstein、Yuka Sasaki、Mitsuo Kawato、Michael Herzog、Miguel Eckstein、Aaron Seitz和Michael Silverman,他們?yōu)槲覀兲峁┝俗鳛檠芯可鐓^(qū)聚集在一起的機(jī)會(huì)。我還要感謝同事Irving Biederman、Adrian Raine、Antonio Damasio、Hanna Damasio、Michel Baudry、Judith Hirsh、James Todd、Roger Ratcliff、Brandon Turner、Deyue Yu、Alex Petrov、Tony Movshon、Paul Glimcher、Marisa Carrasco、Joanna Waley-Cohen和Anqi Qian,以及我多年來(lái)的朋友Patrick Suppes、Bosco Tjan、Stephen Madigan和Richard F. Thompson。”
這些年來(lái),我們?cè)谥X(jué)學(xué)習(xí)方面的實(shí)驗(yàn)和理論工作得到了美國(guó)國(guó)家心理健康研究所和美國(guó)國(guó)家眼科研究所的資助。感謝它們的支持。
Barbara Dosher,爾灣
Zhong- Lin Lu,都柏林和紐約
2019年8月
目 錄
Perceptual Learning: How Experience Shapes Visual Perception
譯者序
前言
第一部分 概述
第1章 知覺(jué)學(xué)習(xí)的原理2
1.1 經(jīng)驗(yàn)和學(xué)習(xí)在知覺(jué)中的重要性2
1.2 實(shí)驗(yàn)室中的知覺(jué)學(xué)習(xí)4
1.3 可塑性與穩(wěn)定性7
1.4 提高人類表現(xiàn)中的信噪比12
1.5 重加權(quán)與表征變化14
1.6 生成模型和優(yōu)化知覺(jué)學(xué)習(xí)的重要性18
1.7 總結(jié)與概述19
參考文獻(xiàn)20
第二部分 現(xiàn)象學(xué)
第2章 視覺(jué)任務(wù)中的知覺(jué)學(xué)習(xí)26
2.1 知覺(jué)專長(zhǎng)和知覺(jué)可塑性26
2.2 視覺(jué)知覺(jué)學(xué)習(xí)27
2.3 通過(guò)表征選擇學(xué)習(xí)還是通過(guò)創(chuàng)造學(xué)習(xí)28
2.4 知覺(jué)學(xué)習(xí)研究的一種典型結(jié)構(gòu)29
2.5 訓(xùn)練特征與任務(wù)類型32
2.6 單一特征的知覺(jué)學(xué)習(xí)34
2.6.1 方向34
2.6.2 空間頻率35
2.6.3 相位36
2.6.4 對(duì)比度36
2.6.5 顏色37
2.6.6 敏銳度38
2.6.7 超銳度39
2.6.8 總結(jié)41
2.7 知覺(jué)學(xué)習(xí)模式41
2.7.1 復(fù)合刺激42
2.7.2 紋理、全局模式和搜索42
2.7.3 深度44
2.7.4 運(yùn)動(dòng)45
2.7.5 總結(jié)47
2.8 對(duì)象知覺(jué)學(xué)習(xí)和自然刺激48
2.8.1 輪廓、形狀和對(duì)象48
2.8.2 面部和實(shí)體49
2.8.3 生物運(yùn)動(dòng)50
2.8.4 總結(jié)51
2.9 結(jié)論51
參考文獻(xiàn)53
第3章 特異性與遷移性59
3.1 在知覺(jué)學(xué)習(xí)中的特異性和遷移性59
3.2 評(píng)估特異性和遷移性的范式61
3.3 任務(wù)結(jié)構(gòu)分析63
3.4 行為證據(jù)66
3.4.1 視網(wǎng)膜位置特異性66
3.4.2 眼部特異性68
3.4.3 特征和對(duì)象特異性69
3.4.4 一階和二階特異性71
3.4.5 判斷特異性73
3.4.6 環(huán)境特異性74
3.4.7 總結(jié)76
3.5 影響特異性和遷移性的因素77
3.5.1 任務(wù)難度和刺激精度77
3.5.2 適應(yīng)性與特異性79
3.5.3 訓(xùn)練的程度和特異性80
3.5.4 通過(guò)交叉訓(xùn)練激活遷移性81
3.5.5 總結(jié)84
3.6 測(cè)量尺度、適應(yīng)性估計(jì)、解耦訓(xùn)練和遷移性評(píng)估—未來(lái)研究的方向84
3.7 結(jié)論85
3.8 附錄A:實(shí)驗(yàn)范式、分析方法、特異性和遷移性指數(shù)86
3.8.1 冪函數(shù)或指數(shù)學(xué)習(xí)以及特異性測(cè)量87
3.8.2 無(wú)基線的遷移范式88
3.8.3 有基線的遷移范式89
3.8.4 訓(xùn)練遷移范式91
3.8.5 交替訓(xùn)練范式92
3.8.6 不平等試驗(yàn)混合范式92
3.8.7 總結(jié)93
3.9 附錄B:度量精細(xì)度的影響93
參考文獻(xiàn)95
第三部分 機(jī)制
第4章 知覺(jué)學(xué)習(xí)機(jī)制102
4.1 知覺(jué)學(xué)習(xí)機(jī)制的信號(hào)和噪聲分析102
4.2 信號(hào)檢測(cè)理論103
4.3 觀察者模型表現(xiàn)的系統(tǒng)分析104
4.3.1 人類表現(xiàn)的觀察者模型104
4.3.2 知覺(jué)模板模型105
4.3.3 使用外部噪聲方法確定PTM107
4.4 利用外部噪聲研究知覺(jué)學(xué)習(xí)109
4.4.1 PTM中知覺(jué)學(xué)習(xí)的機(jī)制和特征109
4.4.2 一種典型的知覺(jué)學(xué)習(xí)的外部噪聲研究111
4.5 視覺(jué)任務(wù)中知覺(jué)學(xué)習(xí)的機(jī)制113
4.5.1 利用外部噪聲理解知覺(jué)學(xué)習(xí)113
4.5.2 不同知覺(jué)學(xué)習(xí)機(jī)制的分離表達(dá)116
4.5.3 PTM和外部噪聲方法的應(yīng)用119
4.5.4 總結(jié)120
4.6 結(jié)論120
4.7 附錄121
4.7.1 指定PTM121
4.7.2 指定模板122
4.7.3 知覺(jué)學(xué)習(xí)機(jī)制的詳細(xì)特性125
4.7.4 PTM的細(xì)化127
參考文獻(xiàn)130
第5章 生理基礎(chǔ)134
5.1 知覺(jué)學(xué)習(xí)的生物學(xué)基礎(chǔ)134
5.2 生理基礎(chǔ)136
5.2.1 大腦功能區(qū)136
5.2.2 視覺(jué)系統(tǒng)137
5.2.3 知覺(jué)決策、獎(jiǎng)勵(lì)和注意力的回路141
5.2.4 討論143
5.3 用生物學(xué)來(lái)理解學(xué)習(xí)143
5.4 來(lái)自單細(xì)胞記錄的證據(jù)145
5.4.1 特征的知覺(jué)學(xué)習(xí)146
5.4.2 模式的知覺(jué)學(xué)習(xí)151
5.4.3 物體和場(chǎng)景的知覺(jué)學(xué)習(xí)154
5.4.4 單細(xì)胞實(shí)驗(yàn)中的知覺(jué)學(xué)習(xí)綜述 157
5.5 來(lái)自腦成像的證據(jù)158
5.5.1 特征的知覺(jué)學(xué)習(xí)159
5.5.2 模式的知覺(jué)學(xué)習(xí)161
5.5.3 物體的知覺(jué)學(xué)習(xí)164
5.5.4 知覺(jué)學(xué)習(xí)的腦成像研究綜述164
5.6 討論166
5.6.1 重加權(quán)在哪里167
5.6.2 與內(nèi)部噪聲和觀察者模型的關(guān)系168
5.6.3 詳細(xì)計(jì)算研究169
5.7 結(jié)論170
參考文獻(xiàn)170
第四部分 模型
第6章 知覺(jué)學(xué)習(xí)模型178
6.1 建模的目標(biāo)178
6.2 知覺(jué)學(xué)習(xí)的經(jīng)典模型180
6.3 重加權(quán)假設(shè)與AHRM模型184
6.3.1 通過(guò)通道重加權(quán)進(jìn)行知覺(jué)學(xué)習(xí)184
6.3.2 AHRM的發(fā)展186
6.4 AHRM的測(cè)試和應(yīng)用187
6.4.1 非穩(wěn)定環(huán)境下的知覺(jué)學(xué)習(xí)188
6.4.2 知覺(jué)學(xué)習(xí)的基本機(jī)制192
6.4.3 高噪聲和低噪聲下學(xué)習(xí)的非對(duì)稱遷移193
6.4.4 預(yù)訓(xùn)練機(jī)制的影響194
6.4.5 多任務(wù)的協(xié)同學(xué)習(xí)分析196
6.5 學(xué)習(xí)的其他重加權(quán)模型197
6.6 總結(jié)199
6.7 未來(lái)方向200
6.8 附錄:AHRM實(shí)現(xiàn)細(xì)則201
6.8.1 表征模塊201
6.8.2 特定于任務(wù)的決策模塊203
6.8.3 學(xué)習(xí)模塊204
6.8.4 自適應(yīng)偏差或標(biāo)準(zhǔn)控制204
參考文獻(xiàn)205
第7章 反饋208
7.1 知覺(jué)學(xué)習(xí)中的反饋208
7.2 經(jīng)驗(yàn)研究文獻(xiàn)209
7.3 學(xué)習(xí)規(guī)則和反饋210
7.4 反饋和AHRM213
7.4.1 非平穩(wěn)外部噪聲環(huán)境下的反饋和學(xué)習(xí)213
7.4.2 目標(biāo)訓(xùn)練的準(zhǔn)確性和逐項(xiàng)試驗(yàn)反饋214
7.4.3 包括高準(zhǔn)確性試驗(yàn)的混合215
7.4.4 建模逐項(xiàng)試驗(yàn)、錯(cuò)誤、隨機(jī)和反向反饋217
7.4.5 建模塊反饋219
7.4.6 訓(xùn)練不對(duì)稱與誘導(dǎo)偏差220
7.5 多刺激識(shí)別中的學(xué)習(xí)222
7.6 總結(jié)224
7.7 未來(lái)方向225
參考文獻(xiàn)226
第8章 對(duì)遷移性和特異性進(jìn)行建模229
8.1 集成重加權(quán)理論229
8.2 對(duì)遷移性的日常類比230
8.3 分層表