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神经网络显示格式塔现象吗？封闭规律探析

@文章{Kim2019DoNN，title={神经网络是否显示格式塔现象？封闭定律的探索}，作者＝{Been Kim和Emily Reif以及Martin Wattenberg和Samy Bengio}，日志={ArXiv}，年份={2019}，体积={abs/1903.01069}，网址={https://api.semanticscholar.org/CorpusID:67856482}}
研究结果表明，与具有随机权重的网络或基于视觉随机数据训练的网络相比，使用自然图像训练的神经网络确实表现出封闭性。
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本文中的数字

27引文

视觉错觉也是欺骗卷积神经网络：分析和启示

研究表明，为自然图像中的基本视觉任务训练的人工神经网络被亮度和色错觉所欺骗，其响应在质量上与人类的消色差和色差灵敏度函数非常相似，并且与自然图像统计数据一致。

比较人类和机器的视觉感知时需要检查五点

本文提出了一份人类和机器视觉推理对比研究的清单，发现在调整实验以使人类和机器之间的条件更加公平时，先前观察到的物体识别差异并不成立。

利用深层生成模型合成视错觉

提出了一种利用现有自动微分技术的优化能力合成新视觉错觉的框架，该框架可用于研究视觉模型与实际人类感知之间的差异，并优化视觉模型以减小这种差异。

视觉运动错觉的进化生成

进化错觉发生器（EIGen）是一种生成模型，它创建了新的视觉运动错觉，支持错觉运动可能是感知大脑自身预测的结果，而不是感知眼睛的原始视觉输入的假设。

比较人类和机器感知的臭名昭著的困难

研究表明，尽管他们有能力解决闭合轮廓任务，但作者的神经网络使用的决策策略与人类不同，并且神经网络在最小可识别图像上确实存在“识别差距”。

ImageNet训练的深层神经网络对闪烁网格显示出类似错觉的响应

描述了闪烁网格视错觉图像的DNN表示，其中白色磁盘被视为部分黑色，这表明深度计算表示中的非单调性是DNN模型中类错觉响应几何的潜在测试。

人工智能、视觉图像和人类智力测试挑战案例研究

这项工作研究了人工智能研究人员如何从经验中学习自己的部分知识和推理过程，而不是手动设计人工智能，包括学习视觉空间领域知识、学习和概括问题解决策略、，并首先学习任务的实际定义。

感知偏见和技术元图：批判性机器视觉作为人文学科的挑战

结论是，在机器视觉系统的关键分析中，需要考虑数据集偏差和感知偏差，并建议将关键机器视觉理解为一个重要的跨学科挑战，位于计算机科学和视觉研究/Bildwissenschaft的界面。

理解机器视觉系统中的感知偏差

有人认为，感知偏差几乎影响到当前所有可用的“非现成”机器视觉系统，因此对于数字人文应用尤其重要，因为数字人文应用通常依赖于此类系统进行假设构建。

利用生成性对抗网络合成视觉错觉

这项工作介绍了有史以来第一个使用人工神经网络（ANN）以生成对抗网络的形式生成新的视觉错觉的框架，该网络具有一个视觉错觉候选生成器和两个鉴别器模块，一个用于诱导者背景，另一个用于决定候选人是否真的是幻觉。

55参考文献

视觉知觉的格式塔心理学百年：I.知觉分组和图形组织。

通过评估现代视觉科学与传统格式塔心理学相比所提供的内容，作者是否可以谈论格式塔复兴，以及剩余的局限性和挑战所在，对轮廓分组、边界所有权和图形周围感知所涉及的神经机制进行了综合评述。

深层神经网络的认知心理学：形状偏差案例研究

这项工作建议利用认知心理学家为研究人类心理开发的问题描述、理论和实验方法的丰富历史来解决现代DNN中的可解释性问题，并展示了认知心理学工具的能力，这些工具可以揭示DNN的隐藏计算特性，同时为我们提供人类单词学习的计算模型。

格式塔理论重构：马克斯·韦特海默对视觉神经科学最新发展的预测

轮廓突显和图形分离等概念，曾经是格式塔心理学的领域，随着研究人员将神经建模和心理物理方法与电生理方法结合起来，以表征认知的神经机制，这些概念正重新具有重要意义。

深层神经网络与灵长类IT皮层在核心视觉对象识别中的表现相抗衡

这些评估表明，与以前的生物灵感模型不同，最新的DNN在视觉对象识别任务中与IT皮层的表征性能相抗衡，并提出了一种扩展的“核分析”，该分析将泛化准确度作为表征复杂度的函数来衡量。

格式塔知觉定量方法综述

视觉知觉的格式塔心理学百年：II。概念和理论基础。

在格式塔心理学百周年之际，我们的第一篇评论文章（Wagemans等人，2012）关注的是感知分组和图形组织。它的结论是…

深层神经网络与人类的比较：信号减弱时的目标识别

研究发现，与深度神经网络相比，人类视觉系统对对比度降低、加性噪声或新的eidolon直径等图像操作更为稳健，这表明人类和当前DNN执行视觉对象识别的方式可能仍存在显著差异。

轮廓闭合对二维形状快速识别的影响

视觉辨别的序列理想观察者分析。

基于信号检测理论中理想观测器的概念，描述了一种新的分析方法，该方法允许人们在视觉处理的初始生理阶段跟踪任意空间-彩色刺激的辨别信息流。

人类γ带活动与格式塔知觉

人类脑电图中与旋转模糊（双稳态）图形影响的知觉转换相关的伽马能带谱功率和事件相关电位的地形图支持这样的观点，即视觉感知的形成可能涉及分布式神经元集合中的振荡。
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