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  A theory of the detection and learning of structured representations of similarity and relative magnitude

Doumas, L. A. A., Hamer, A., Puebla, G., & Martin, A. E. (2017). A theory of the detection and learning of structured representations of similarity and relative magnitude. In G. Gunzelmann, A. Howes, T. Tenbrink, & E. Davelaar (Eds.), Proceedings of the 39th Annual Conference of the Cognitive Science Society (CogSci 2017) (pp. 1955-1960). Austin, TX: Cognitive Science Society.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-002E-12AF-1 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0002-C06F-9
Genre: Konferenzbeitrag

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:
Doumas_etal_2017.pdf (Verlagsversion), 533KB
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Datei-Permalink:
https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-002E-12B1-A
Name:
Doumas_etal_2017.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
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-
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Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Doumas, Leonidas A. A. 1, Autor
Hamer, Aaron1, Autor
Puebla, Guillermo1, Autor
Martin, Andrea E.1, 2, Autor           
Affiliations:
1Department of Psychology, University of Edinburgh, Edinburgh, UK, ou_persistent22              
2Psychology of Language Department, MPI for Psycholinguistics, Max Planck Society, ou_792545              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Responding to similarity, difference, and relative magnitude (SDM) is ubiquitous in the animal kingdom. However, humans seem unique in the ability to represent relative magnitude (‘more’/‘less’) and similarity (‘same’/‘different’) as abstract relations that take arguments (e.g., greater-than (x,y)). While many models use structured relational representations of magnitude and similarity, little progress has been made on how these representations arise. Models that developuse these representations assume access to computations of similarity and magnitude a priori, either encoded as features or as output of evaluation operators. We detail a mechanism for producing invariant responses to “same”, “different”, “more”, and “less” which can be exploited to compute similarity and magnitude as an evaluation operator. Using DORA (Doumas, Hummel, & Sandhofer, 2008), these invariant responses can serve be used to learn structured relational representations of relative magnitude and similarity from pixel images of simple shapes

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2017-05-132017
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: -
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: the 39th Annual Conference of the Cognitive Science Society (CogSci 2017)
Veranstaltungsort: London, UK
Start-/Enddatum: 2017-07-26 - 2017-07-29

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Proceedings of the 39th Annual Conference of the Cognitive Science Society (CogSci 2017)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Gunzelmann, Glenn, Herausgeber
Howes, Andrew, Herausgeber
Tenbrink, Thora, Herausgeber
Davelaar, Eddy, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Austin, TX : Cognitive Science Society
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1955 - 1960 Identifikator: -