摘要
表征是认知心理学家用来解释人类行为的关键解释手段。了解上下文和经验对人们使用的表征的影响是至关重要的，因为如果两个人使用不同的表征对同一刺激进行编码，他们对该刺激的反应可能会不同。我们提出了一个计算框架，该框架可用于定义模型，以基于非参数贝叶斯统计，灵活地为一组观测对象构造特征表示（其中，特征是指对象图像的一部分）。Austerweil和Griffiths（2011）提出了在该框架中构建的初始模型，该模型捕获了零件的分布如何影响人们用来表示一组对象的特征。我们以三种方式构建这项工作。首先，尽管人们使用的特征可以在每次观察时转换（例如，在视网膜图像上转换），但许多现有的特征学习模型只能识别未转换的特征（每次都是相同的）。因此，我们扩展初始模型来推断在一组变换中不变的特征，并学习特征变换之间的不同依赖结构。其次，我们比较了两种可能的方法来捕获分类影响特征表示的方式。最后，我们提出了一个增量学习特征的模型，捕获了对象表示顺序对人们学习特征的影响。最后，我们考虑了我们的经验和理论结果的含义和局限性。
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