知覺學(xué)習(xí)：經(jīng)驗如何形成視覺感知

目　　錄
Perceptual Learning: How Experience Shapes Visual Perception
譯者序
前言
第一部分　概述
第1章　知覺學(xué)習(xí)的原理2
1.1　經(jīng)驗和學(xué)習(xí)在知覺中的重要性2
1.2　實驗室中的知覺學(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)化知覺學(xué)習(xí)的重要性18
1.7　總結(jié)與概述19
參考文獻20
第二部分　現(xiàn)象學(xué)
第2章　視覺任務(wù)中的知覺學(xué)習(xí)26
2.1　知覺專長和知覺可塑性26
2.2　視覺知覺學(xué)習(xí)27
2.3　通過表征選擇學(xué)習(xí)還是通過創(chuàng)造學(xué)習(xí)28
2.4　知覺學(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　運動45
2.7.5　總結(jié)47
2.8　對象知覺學(xué)習(xí)和自然刺激48
2.8.1　輪廓、形狀和對象48
2.8.2　面部和實體49
2.8.3　生物運動50
2.8.4　總結(jié)51
2.9　結(jié)論51
參考文獻53
第3章　特異性與遷移性59
3.1　在知覺學(xué)習(xí)中的特異性和遷移性59
3.2　評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　通過交叉訓(xùn)練激活遷移性81
3.5.5　總結(jié)84
3.6　測量尺度、適應(yīng)性估計、解耦訓(xùn)練和遷移性評估—未來研究的方向84
3.7　結(jié)論85
3.8　附錄A：實驗范式、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)以及特異性測量87
3.8.2　無基線的遷移范式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95
第三部分　機制
第4章　知覺學(xué)習(xí)機制102
4.1　知覺學(xué)習(xí)機制的信號和噪聲分析102
4.2　信號檢測理論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學(xué)習(xí)109
4.4.1　PTM中知覺學(xué)習(xí)的機制和特征109
4.4.2　一種典型的知覺學(xué)習(xí)的外部噪聲研究111
4.5　視覺任務(wù)中知覺學(xué)習(xí)的機制113
4.5.1　利用外部噪聲理解知覺學(xué)習(xí)113
4.5.2　不同知覺學(xué)習(xí)機制的分離表達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　知覺學(xué)習(xí)機制的詳細(xì)特性125
4.7.4　PTM的細(xì)化127
參考文獻130
第5章　生理基礎(chǔ)134
5.1　知覺學(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　視覺系統(tǒng)137
5.2.3　知覺決策、獎勵和注意力的回路141
5.2.4　討論143
5.3　用生物學(xué)來理解學(xué)習(xí)143
5.4　來自單細(xì)胞記錄的證據(jù)145
5.4.1　特征的知覺學(xué)習(xí)146
5.4.2　模式的知覺學(xué)習(xí)151
5.4.3　物體和場景的知覺學(xué)習(xí)154
5.4.4　單細(xì)胞實驗中的知覺學(xué)習(xí)綜述 157
5.5　來自腦成像的證據(jù)158
5.5.1　特征的知覺學(xué)習(xí)159
5.5.2　模式的知覺學(xué)習(xí)161
5.5.3　物體的知覺學(xué)習(xí)164
5.5.4　知覺學(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)計算研究169
5.7　結(jié)論170
參考文獻170
第四部分　模型
第6章　知覺學(xué)習(xí)模型178
6.1　建模的目標(biāo)178
6.2　知覺學(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　通過通道重加權(quán)進行知覺學(xué)習(xí)184
6.3.2　AHRM的發(fā)展186
6.4　AHRM的測試和應(yīng)用187
6.4.1　非穩(wěn)定環(huán)境下的知覺學(xué)習(xí)188
6.4.2　知覺學(xué)習(xí)的基本機制192
6.4.3　高噪聲和低噪聲下學(xué)習(xí)的非對稱遷移193
6.4.4　預(yù)訓(xùn)練機制的影響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　未來方向200
6.8　附錄：AHRM實現(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205
第7章　反饋208
7.1　知覺學(xué)習(xí)中的反饋208
7.2　經(jīng)驗研究文獻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)確性和逐項試驗反饋214
7.4.3　包括高準(zhǔn)確性試驗的混合215
7.4.4　建模逐項試驗、錯誤、隨機和反向反饋217
7.4.5　建模塊反饋219
7.4.6　訓(xùn)練不對稱與誘導(dǎo)偏差220
7.5　多刺激識別中的學(xué)習(xí)222
7.6　總結(jié)224
7.7　未來方向225
參考文獻226
第8章　對遷移性和特異性進行建模229
8.1　集成重加權(quán)理論229
8.2　對遷移性的日常類比230
8.3　分層表