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  A Bayesian framework for tilt perception and confidence

Schwartz, O., Sejnowski, T., & Dayan, P. (2006). A Bayesian framework for tilt perception and confidence. In Y. Weiss, B. Schölkopf, & J. Platt (Eds.), Advances in Neural Information Processing Systems 18: Proceedings of the 2005 Conference (pp. 1201-1208). Cambridge, MA, USA: MIT Press.

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Basisdaten

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Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Schwartz, O, Autor
Sejnowski, TR, Autor
Dayan, P1, Autor           
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: The misjudgement of tilt in images lies at the heart of entertaining visual illusions and rigorous perceptual psychophysics. A wealth of findings has attracted many mechanistic models, but few clear computational principles. We adopt a Bayesian approach to perceptual tilt estimation, showing how a smoothness prior offers a powerful way of addressing much confusing data. In particular, we faithfully model recent results showing that confidence in estimation can be systematically affected by the same aspects of images that affect bias. Confidence is central to Bayesian modeling approaches, and is applicable in many other perceptual domains.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2006-05
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: -
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Nineteenth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2005)
Veranstaltungsort: Vancouver, BC, Canada
Start-/Enddatum: 2005-12-05 - 2005-12-08

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Advances in Neural Information Processing Systems 18: Proceedings of the 2005 Conference
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Weiss, Y, Herausgeber
Schölkopf, B1, Herausgeber           
Platt, J, Herausgeber
Affiliations:
1 Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497794            
Ort, Verlag, Ausgabe: Cambridge, MA, USA : MIT Press
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1201 - 1208 Identifikator: ISBN: 0-262-23253-7