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知覺學習(經驗如何形成視覺感知)/智能科學與技術叢書

  • 作者：(美)芭芭拉·多瑟//呂忠林|責編:姚蕾|譯者:李川//何軍//鄧梓烽//陶東
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111713296
  • 出版日期：2023/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：393
人民幣：RMB 129 元      售價：元
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內容大鋼
    本書全面綜合地介紹了知覺學習的現象、理論和應用，重點關注視覺領域。本書首先對知覺學習的原理進行闡述，然後探討知覺學習的基本現象（學習和遷移）和機制（雜訊特性、生理學證據）。同時，介紹知覺學習的計算模型，強調反饋對知覺學習的重要性，並討論任務、注意力和獎勵在知覺學習中的作用，對比視覺知覺學習和其他感官領域學習，討論知覺學習的現有應用，並提出優化框架。
    本書適合知覺學習領域的學生、研究人員及相關從業者閱讀參考。
作者介紹
(美)芭芭拉·多瑟//呂忠林|責編:姚蕾|譯者:李川//何軍//鄧梓烽//陶東
目錄
譯者序
前言
第一部分  概述
  第1章  知覺學習的原理
    1.1  經驗和學習在知覺中的重要性
    1.2  實驗室中的知覺學習
    1.3  可塑性與穩定性
    1.4  提高人類表現中的信噪比
    1.5  重加權與表徵變化
    1.6  生成模型和優化知覺學習的重要性
    1.7  總結與概述
    參考文獻
第二部分  現象學
  第2章  視覺任務中的知覺學習
    2.1  知覺專長和知覺可塑性
    2.2  視覺知覺學習
    2.3  通過表徵選擇學習還是通過創造學習
    2.4  知覺學習研究的一種典型結構
    2.5  訓練特徵與任務類型
    2.6  單一特徵的知覺學習
    2.6.1  方向
    2.6.2  空間頻率
    2.6.3  相位
    2.6.4  對比度
    2.6.5  顏色
    2.6.6  敏銳度
    2.6.7  超銳度
    2.6.8  總結
    2.7  知覺學習模式
    2.7.1  複合刺激
    2.7.2  紋理、全局模式和搜索
    2.7.3  深度
    2.7.4  運動
    2.7.5  總結
    2.8  對象知覺學習和自然刺激
    2.8.1  輪廓、形狀和對象
    2.8.2  面部和實體
    2.8.3  生物運動
    2.8.4  總結
    2.9  結論
    參考文獻
  第3章  特異性與遷移性
    3.1  在知覺學習中的特異性和遷移性
    3.2  評估特異性和遷移性的範式
    3.3  任務結構分析
    3.4  行為證據
    3.4.1  視網膜位置特異性
    3.4.2  眼部特異性
    3.4.3  特徵和對象特異性
    3.4.4  一階和二階特異性

    3.4.5  判斷特異性
    3.4.6  環境特異性
    3.4.7  總結
    3.5  影響特異性和遷移性的因素
    3.5.1  任務難度和刺激精度
    3.5.2  適應性與特異性
    3.5.3  訓練的程度和特異性
    3.5.4  通過交叉訓練激活遷移性
    3.5.5  總結
    3.6  測量尺度、適應性估計、解耦訓練和遷移性評估—未來研究的方向
    3.7  結論
    3.8  附錄A：實驗範式、分析方法、特異性和遷移性指數
    3.8.1  冪函數或指數學習以及特異性測量
    3.8.2  無基線的遷移範式
    3.8.3  有基線的遷移範式
    3.8.4  訓練遷移範式
    3.8.5  交替訓練範式
    3.8.6  不平等試驗混合範式
    3.8.7  總結
    3.9  附錄B：度量精細度的影響
    參考文獻
第三部分  機制
  第4章  知覺學習機制
    4.1  知覺學習機制的信號和雜訊分析
    4.2  信號檢測理論
    4.3  觀察者模型表現的系統分析
    4.3.1  人類表現的觀察者模型
    4.3.2  知覺模板模型
    4.3.3  使用外部雜訊方法確定PTM
    4.4  利用外部雜訊研究知覺學習
    4.4.1  PTM中知覺學習的機制和特徵
    4.4.2  一種典型的知覺學習的外部雜訊研究
    4.5  視覺任務中知覺學習的機制
    4.5.1  利用外部雜訊理解知覺學習
    4.5.2  不同知覺學習機制的分離表達
    4.5.3  PTM和外部雜訊方法的應用
    4.5.4  總結
    4.6  結論
    4.7  附錄
    4.7.1  指定PTM
    4.7.2  指定模板
    4.7.3  知覺學習機制的詳細特性
    4.7.4  PTM的細化
    參考文獻
  第5章  生理基礎
    5.1  知覺學習的生物學基礎
    5.2  生理基礎
    5.2.1  大腦功能區
    5.2.2  視覺系統
    5.2.3  知覺決策、獎勵和注意力的迴路

    5.2.4  討論
    5.3  用生物學來理解學習
    5.4  來自單細胞記錄的證據
    5.4.1  特徵的知覺學習
    5.4.2  模式的知覺學習
    5.4.3  物體和場景的知覺學習
    5.4.4  單細胞實驗中的知覺學習綜述
    5.5  來自腦成像的證據
    5.5.1  特徵的知覺學習
    5.5.2  模式的知覺學習
    5.5.3  物體的知覺學習
    5.5.4  知覺學習的腦成像研究綜述
    5.6  討論
    5.6.1  重加權在哪裡
    5.6.2  與內部雜訊和觀察者模型的關係
    5.6.3  詳細計算研究
    5.7  結論
    參考文獻
第四部分  模型
  第6章  知覺學習模型
    6.1  建模的目標
    6.2  知覺學習的經典模型
    6.3  重加權假設與AHRM模型
    6.3.1  通過通道重加權進行知覺學習
    6.3.2  AHRM的發展
    6.4  AHRM的測試和應用
    6.4.1  非穩定環境下的知覺學習
    6.4.2  知覺學習的基本機制
    6.4.3  高雜訊和低雜訊下學習的非對稱遷移
    6.4.4  預訓練機制的影響
    6.4.5  多任務的協同學習分析
    6.5  學習的其他重加權模型
    6.6  總結
    6.7  未來方向
    6.8  附錄：AHRM實現細則
    6.8.1  表徵模塊
    6.8.2  特定於任務的決策模塊
    6.8.3  學習模塊
    6.8.4  自適應偏差或標準控制
    參考文獻
  第7章  反饋
    7.1  知覺學習中的反饋
    7.2  經驗研究文獻
    7.3  學習規則和反饋
    7.4  反饋和AHRM
    7.4.1  非平穩外部雜訊環境下的反饋和學習
    7.4.2  目標訓練的準確性和逐項試驗反饋
    7.4.3  包括高準確性試驗的混合
    7.4.4  建模逐項試驗、錯誤、隨機和反向反饋
    7.4.5  建模塊反饋

    7.4.6  訓練不對稱與誘導偏差
    7.5  多刺激識別中的學習
    7.6  總結
    7.7  未來方向
    參考文獻
  第8章  對遷移性和特異性進行建模
    8.1  集成重加權理論
    8.2  對遷移性的日常類比
    8.3  分層表徵和遷移
    8.4  預分層模型
    8.5  屬於IRT的AHRM
    8.6  具有位置不變表徵的IRT
    8.7  IRT的實驗應用
    8.7.1  位置和特徵特異性
    8.7.2  任務精度和遷移性
    8.7.3  在不同位置的偏差訓練的特異性和遷移性
    8.7.4  雙重訓練、範式特異性和位置遷移性
    8.7.5  任務漫遊和多個位置
    8.8  其他模型
    8.9  未來方向
    參考文獻
  第9章  任務、注意力與獎勵的自上而下的影響
    9.1  知覺學習與選擇性
    9.2  任務相關和任務無關的學習
    9.2.1  與學習任務相關的判斷
    9.2.2  與任務無關的知覺學習
    9.2.3  總結
    9.3  注意力與知覺學習
    9.3.1  注意力控制系統
    9.3.2  注意力的類型與基本的注意力範式
    9.3.3  注意力對與任務相關的知覺學習的影響
    9.3.4  注意力對與任務無關的學習的影響
    9.3.5  知覺學習改變了對注意力的需求
    9.3.6  總結
    9.4  獎勵和知覺學習中的其他干預
    9.4.1  獎勵系統
    9.4.2  人類知覺學習中的獎勵
    9.4.3  知覺學習中的藥物干預
    9.4.4  總結
    9.5  自上而下的影響、重加權，以及選擇與創造
    9.6  總結與未來方向
    9.7  附錄：知覺學習的擴展模型
    參考文獻
第五部分  對比、應用和優化
  第10章  可塑性的形式和其他模態
    10.1  學習和可塑性
    10.2  可塑性的不同時間尺度
    10.2.1  視覺進化
    10.2.2  視覺發展
    10.2.3  適應

    10.2.4  討論
    10.3  其他感官模態的學習
    10.3.1  聽覺知覺學習
    10.3.2  觸覺知覺學習
    10.3.3  味覺和嗅覺的知覺學習
    10.3.4  多感官知覺學習
    10.3.5  總結
    10.4  類別學習
    10.5  總結
    參考文獻
  第11章  應用
    11.1  從實驗室到世界的知覺學習
    11.2  知覺訓練與專業知識
    11.3  教育中的知覺學習
    11.3.1  訓練聽覺以提高語言和閱讀能力
    11.3.2  在數學教育中訓練視覺知覺
    11.4  使用電子遊戲訓練視覺知覺
    11.5  視覺訓練的限制
    11.5.1  弱視
    11.5.2  近視
    11.5.3  老化和老花眼
    11.5.4  低視力
    11.5.5  手術、鏡片和感測器植入的調整
    11.5.6  皮質盲
    11.6  總結
    11.7  轉換知覺學習
    11.7.1  商業化
    11.7.2  挑戰
    11.7.3  監管環境
    11.8  總結
    參考文獻
  第12章  優化
    12.1  利用視覺知覺學習
    12.2  一個優化框架
    12.3  優化的步驟
    12.4  優化學習的量級
    12.4.1  對學習規則的分析
    12.4.2  促進學習的操作
    12.4.3  總結
    12.5  優化穩健性、泛化和轉移
    12.5.1  遷移模型示意圖
    12.5.2  用於泛化的操作
    12.5.3  總結
    12.6  新的生成模型
    12.7  理論的未來
    參考文獻

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