使用漂移扩散模型隔离客观和主观填充
Ron Dekel1,2, Dov Sagi1,3, Ativ Zomet4,5
1Department of Brain Sciences, The Weizmann Institute of Science, Rehovot, Israel.
Journal of vision
|December 18, 2023
概括
空间背景会影响视觉目标检测. 侧翼距离影响决策标准,随机距离影响标准调整. 漂移扩散模型通过证据积累和先前知识来解释这些效应.
科学领域:
- 视觉感知 视觉感知 视觉感知
- 认知心理学 认知心理学
- 计算神经科学是一种计算神经科学.
背景情况:
- 空间背景,包括侧翼刺激,显著影响视觉目标检测.
- 信号检测理论 (SDT) 已被用来建模决策,但难以区分标准转移与信号/噪声变化.
- 以前的研究表明,目标侧翼距离影响检测率,随机化具有更大的影响.
研究的目的:
- 调查空间环境,特别是目标侧翼距离如何影响视觉检测任务中的决策标准.
- 在漂移扩散模型 (DDM) 中使用反应时间 (RT) 数据来区分标准转移和信号/噪声转移.
- 解释在目标侧翼相互作用中观察到的RT独立和RT依赖效应.
主要方法:
- 从现有研究中分析反应时间 (RT) 数据 (Polat & Sagi,2007年; Zomet等人,2008年; 2016年).
- 应用漂移扩散模型 (DDM) 来分析目标侧翼相互作用.
- 检查侧翼距离如何影响证据积累速度和决策的起点.
主要成果:
- 对于更快的反应时间 (RTs) 观察到对侧翼者的更强的依赖.
- 对于较慢的RT,观察到对侧翼者的依赖程度较低.
- 漂移扩散模型成功地通过结合证据积累率 (信号/噪声转移) 和起点 (标准转移) 的变化来解释这些发现.
结论:
- 漂移扩散模型提供了比传统SDT更细致的空间上下文效应解释.
- 独立于RT的效应归因于信号/噪声转移,而依赖RT的效应则与标准转移有关.
- 观察者学习多个内部分布的困难是观察到的依赖距离的响应偏差的基础.
