Vorhersage von Wahrnehmungsskalen durch Fisher-Informations-Metriken

Conceitos essenciais

Die Wahrnehmungsskala, die die Transformation von physikalischen zu psychologischen Variablen beschreibt, kann aus der Fisher-Information des generativen Modells, das der Wahrnehmung zugrunde liegt, abgeleitet werden.

Resumo

Der Artikel untersucht die Beziehung zwischen Wahrnehmungsskalen, die durch Skalierungsexperimente gemessen werden, und der Fisher-Information, die das zugrunde liegende generative Modell der Wahrnehmung charakterisiert.
Zunächst zeigt der Artikel, dass die Annahme, ein Beobachter habe eine interne Repräsentation von univariaten Parametern wie Ortsfrequenz oder Orientierung, während die Stimuli hochdimensional sind, nicht zu widersprüchlichen Vorhersagen führt, wenn man dem theoretischen Rahmen folgt.
Zweitens zeigt der Artikel, dass die gemessene Wahrnehmungsskala der Transduktionsfunktion entspricht, die in diesem Rahmen hypothetisiert wird. Insbesondere wird gezeigt, dass sie mit der Fisher-Information des generativen Modells, das der Wahrnehmung zugrunde liegt, in Beziehung steht.
Der Hauptschluss ist, dass die Wahrnehmungsskala hauptsächlich vom Leistungsspektrum des Stimulus bestimmt wird. Schließlich wird vorgeschlagen, dass diese Messung der Wahrnehmungsskala ein Weg ist, den Begriff der Wahrnehmungsentfernungen weiterzuentwickeln, indem die Wahrnehmungsgeometrie von Bildern, d.h. den Pfad zwischen Bildern, anstatt nur den Abstand zwischen ihnen, geschätzt wird.

Estatísticas

Die Fisher-Information, die vom Bild über die Ortsfrequenz oder Orientierung getragen wird, ist umgekehrt proportional zum Quadrat des entsprechenden Parameters.
Die Fisher-Information, die von den Aktivierungen der VGG-19-Schichten über den Interpolationsparameter getragen wird, hängt von den Ableitungen der Mittelwerte und Kovarianzen der Aktivierungen ab.

Citações

"Die Wahrnehmungsskala ist hauptsächlich vom Leistungsspektrum des Stimulus bestimmt."
"Diese Messung der Wahrnehmungsskala ist ein Weg, den Begriff der Wahrnehmungsentfernungen weiterzuentwickeln, indem die Wahrnehmungsgeometrie von Bildern geschätzt wird."

Principais Insights Extraídos De

Perceptual Scales Predicted by Fisher Information Metrics

by Jonathan Vac... às arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.11759.pdf

Perguntas Mais Profundas

Wie können die Vorhersagen des Modells für naturalistischere Stimuli, die nicht durch Gauß'sche Zufallsfelder beschrieben werden können, verbessert werden?

Um die Vorhersagen des Modells für naturalistischere Stimuli zu verbessern, die nicht durch Gauß'sche Zufallsfelder beschrieben werden können, gibt es mehrere Ansätze:

Alternative Messungen: Es könnte erforderlich sein, alternative Messungen zu berücksichtigen, die besser mit den Eigenschaften der natürlichen Texturen übereinstimmen. Dies könnte die Verwendung von Pixelverteilungen, Wavelet-Transformationen oder Merkmalen aus neuronalen Netzwerken wie VGG-19 umfassen.

Berücksichtigung höherer Ordnungsstatistiken: Da natürliche Texturen komplexe Strukturen aufweisen, könnten höhere Ordnungsstatistiken in die Modellierung einbezogen werden, um die Vorhersagen zu verbessern.

Neurometrische Skalen: Eine Möglichkeit zur Verbesserung der Vorhersagen besteht darin, die Wahrnehmungsskalen mit neurometrischen Skalen zu vergleichen, die aus neurophysiologischen Messungen abgeleitet werden. Dies könnte zusätzliche Einblicke in die Wahrnehmung von natürlichen Texturen bieten.

Durch die Kombination dieser Ansätze könnte die Genauigkeit und Relevanz der Vorhersagen für naturalistischere Stimuli verbessert werden.

Welche Rolle spielen neuronale Populationscodierungsmodelle bei der Erklärung von Wahrnehmungsskalen?

Neuronale Populationscodierungsmodelle spielen eine wichtige Rolle bei der Erklärung von Wahrnehmungsskalen, da sie helfen zu verstehen, wie neuronale Aktivität in Populationen von Neuronen zur Wahrnehmung beiträgt. Diese Modelle berücksichtigen die Verteilung von Aktivitäten über eine Gruppe von Neuronen und wie diese Aktivitäten in der Wahrnehmung von Stimuli codiert werden.
Durch die Analyse von neuronalen Populationen können Forscher Einblicke in die Repräsentation von Informationen im Gehirn gewinnen und verstehen, wie diese Repräsentationen zur Wahrnehmung von Merkmalen wie Raumfrequenz, Orientierung und Textur beitragen. Diese Modelle können auch helfen, die Beziehung zwischen neuronalen Aktivitäten und psychophysischen Messungen zu verstehen, was zur Erklärung von Wahrnehmungsskalen beiträgt.
Insgesamt spielen neuronale Populationscodierungsmodelle eine entscheidende Rolle bei der Untersuchung der neuronalen Grundlagen der Wahrnehmungsskalen und tragen dazu bei, die komplexe Verarbeitung von sensorischen Informationen im Gehirn zu verstehen.

Wie können Wahrnehmungsskalen mit neurometrischen Skalen, die aus neurophysiologischen Messungen abgeleitet werden, in Beziehung gesetzt werden?

Um Wahrnehmungsskalen mit neurometrischen Skalen, die aus neurophysiologischen Messungen abgeleitet werden, in Beziehung zu setzen, können folgende Schritte unternommen werden:

Datenerfassung: Erfassen von neurophysiologischen Daten, um die Aktivität von Neuronen oder neuronalen Populationen während der Wahrnehmung von Stimuli zu messen.

Analyse der neuronalen Aktivität: Analysieren der neuronalen Aktivität, um Muster oder Codierungsstrategien zu identifizieren, die mit bestimmten Wahrnehmungsskalen korrelieren.

Vergleich mit Verhaltensdaten: Vergleichen der neurometrischen Skalen mit Verhaltensdaten, die die Wahrnehmungsskalen widerspiegeln, um Korrelationen oder Zusammenhänge zu identifizieren.

Modellierung: Entwicklung von Modellen, die die Beziehung zwischen neuronalen Aktivitäten und Wahrnehmungsskalen erklären und Vorhersagen über die Wahrnehmung von Stimuli ermöglichen.

Durch die Integration von neurometrischen Skalen in die Analyse von Wahrnehmungsskalen können Forscher ein umfassenderes Verständnis der neuronalen Grundlagen der Wahrnehmung gewinnen und die Beziehung zwischen Gehirnaktivität und Wahrnehmung weiter erforschen.