Срок действия сигнала

Валидность сигнала — это условная вероятность того, что объект попадает в определенную категорию с учетом определенной функции или сигнала . Этот термин был популяризирован Бичем (1964) , Ридом (1972) и особенно Элеонорой Рош в ее исследованиях приобретения так называемых базовых категорий ( Rosch & Mervis 1975 ; Rosch 1978 ).

Определение действительности сигнала

Формально, достоверность признака $f_{i}\$ относительно категории $c_{j}\$ определяется следующими способами:

• Поскольку условная вероятность $p(c_{j}|f_{i})\$; см. Рид (1972) , Рош и Мервис (1975) , Рош (1978) .
• Как отклонение условной вероятности от базовой ставки категории, $p(c_{j}|f_{i})-p(c_{j})\$; см. Edgell (1993) , Kruschke & Johansen (1999) .
• В зависимости от линейной корреляции; см. Smedslund (1955) , Castellan (1973) , Sawyer (1991) , Busemeyer, Myung & McDaniel (1993) .
• Другие определения; см. Restle (1957) , Martignon et al. (2003) .

Для определений, основанных на вероятности, высокая достоверность сигнала для данного признака означает, что признак или атрибут является более диагностическим для принадлежности к классу, чем признак с низкой достоверностью признака. Таким образом, признак высокой достоверности — это признак, который передает больше информации о категории или переменной класса и, таким образом, может рассматриваться как более полезный для идентификации объектов как принадлежащих к этой категории. Таким образом, высокая валидность сигнала отражает высокую информативность признака . Для определений, основанных на линейной корреляции, выражение «информативности», фиксируемой мерой достоверности сигнала, не является полным выражением информативности признака (как, например, во взаимной информации ), а только той частью его информативности, которая выражается в линейная зависимость. Для некоторых целей двусторонняя мера, такая как взаимная информация или полезность категории, является более подходящей, чем валидность сигнала.

Примеры

В качестве примера рассмотрим область «числа» и допустим, что каждое число имеет атрибут (т. е. сигнал ) с именем « is_positive_integer", который мы называем $f_{p{\mbox{-}}int}\$, и который принимает значение 1, если число на самом деле является положительным целым числом . Затем мы можем выяснить, какова достоверность этого сигнала по отношению к следующим классам: { rational number, irrational number, even integer}:

• Если мы знаем, что число является положительным целым числом, мы знаем, что это рациональное число . Таким образом, $p(c_{rational}|f_{p{\mbox{-}}int})=1\$, достоверность сигнала для is_positive_integer как подсказка для категории rational number это 1.
• Если мы знаем, что число является положительным целым числом, то мы знаем, что оно не является иррациональным числом . Таким образом, $p(c_{irrational}|f_{p{\mbox{-}}int})=0\$, достоверность сигнала для is_positive_integer как подсказка для категории irrational number равен 0.
• Если мы знаем только то, что число является целым положительным числом, то его шансы быть четным или нечетным равны 50 на 50 (четных и нечетных целых чисел одинаковое количество). Таким образом, $p(c_{even}|f_{p{\mbox{-}}int})=0.5\$, достоверность сигнала для is_positive_integer как подсказка для категории even integer равно 0,5, что означает, что атрибут is_positive_integer совершенно неинформативно о принадлежности номера к классу even integer.

В восприятии «валидность сигнала» часто является сокращением от экологической достоверности перцептивного сигнала и определяется как корреляция, а не вероятность (см. выше). В этом определении неинформативный перцептивный сигнал имеет экологическую достоверность 0, а не 0,5.

Использование достоверности сигнала

В большей части работ по моделированию обучения человеческих категорий выдвигалось предположение (а иногда и подтверждалось), что взвешивание внимания отслеживает достоверность сигнала или отслеживает некую связанную меру информативности признаков. Это означало бы, что атрибуты по-разному оцениваются системой восприятия; информативные или малозначимые атрибуты достоверности имеют более высокий вес, в то время как неинформативные или малозначимые атрибуты достоверности имеют более низкий вес или вообще игнорируются (см., например, Navarro 1998).

Ссылки

• Бич, Ли Рой (1964), «Вероятность сигналов и поведение вывода», Psychology Monographys: General and Applied , 78 (5): 1–20, doi : 10.1037/h0093853
• Буземейер, Джером Р.; Мён, Ин Джэ; МакДэниел, Марк А. (1993), «Эффекты конкуренции сигналов: эмпирические тесты моделей адаптивного сетевого обучения», Psychoological Science , 4 (3): 190–195, doi : 10.1111/j.1467-9280.1993.tb00486.x , S2CID   145457134
• Кастеллан, Н. Джон (1973), «Вероятностное обучение с множественными сигналами с нерелевантными сигналами», Organizational Behavior and Human Performance , 9 (1): 16–29, doi : 10.1016/0030-5073(73)90033-0
• Эджелл, Стивен Э. (1993), «Использование конфигурационной и размерной информации», Н. Джон Кастеллан (редактор), « Принятие индивидуальных и групповых решений: текущие проблемы» , Хиллсдейл, Нью-Джерси : Лоуренс Эрлбаум, стр. 43–64.
• Крушке, Джон К .; Йохансен, Марк К. (1999), «Модель вероятностного категорийного обучения», Журнал экспериментальной психологии: обучение, память и познание , 25 (5): 1083–1119, doi : 10.1037/0278-7393.25.5.1083 , PMID   10505339
• Мартинньон, Лаура; Витуш, Оливер; Такезава, Масанори; Форстер, Малкольм Р. (2003), «Наивный и в то же время просвещенный: от естественных частот к быстрым и бережливым деревьям решений», в книге Дэвида Хардмана и Лауры Макки (редактор), « Мышление: психологические перспективы рассуждений, суждений и принятия решений» , New Йорк : John Wiley & Sons, стр. 190–211.
• Рид, Стивен К. (1972), «Распознавание образов и категоризация», Cognitive Psychology , 3 (3): 382–407, doi : 10.1016/0010-0285(72)90014-x
• Рестл, Франк (1957), «Теория выборочного обучения с вероятным подкреплением», Psychoological Review , 64 (3): 182–191, doi : 10.1037/h0042600 , PMID   13441854
• Рош, Элеонора (1978), «Принципы категоризации», в книге Элеоноры Рош и Барбары Б. Ллойд (редактор), « Познание и категоризация» , Хиллсдейл, Нью-Джерси : Лоуренс Эрлбаум, стр. 27–48.
• Рош, Элеонора; Мервис, Кэролайн Б. (1975), «Семейные сходства: исследования внутренней структуры категорий», Cognitive Psychology , 7 (4): 573–605, doi : 10.1016/0010-0285(75)90024-9 , S2CID   17258322
• Сойер, Джон Э. (1991), «Выборка, построение или корректировка гипотез: как разрабатываются выводы о нелинейных монотонных непредвиденных обстоятельствах», Organizational Behavior and Human Decision Processes , 49 : 124–150, doi : 10.1016/0749-5978 (91 )90045-у
• Смедслунд, Ян (1955), Обучение с множественной вероятностью: исследование истоков восприятия , Осло : Akademisk Forlag