Overview
资料来源： 实验室的乔纳森 Flombaum — — 约翰 · 霍普金斯大学
视觉环境包含大量的信息涉及物体在空间和时间; 之间的关系某些对象是更有可能出现附近其他对象。学习这些规律可以支持各种各样的视觉处理，包括对象识别。然后，毫不奇怪，人类似乎了解这些规律，自动、 快速，且无自觉意识。这种类型的内隐学习的名称是视觉的统计学习。在实验室里，它研究与附带编码的范式： 参与者观察废话对象流和完成掩护任务，无关的基础的统计结构在流中的任务。但统计结构是出席，并随后向短曝光时间 — — 短短的 10 分钟在一些实验中 — — 熟悉测试揭示了学习者的程度。
这个视频将演示诱导和试验视觉统计学习的标准的方法。
Procedure
1.生成一套的一派胡言对象并将它们排成一个三重态结构。
- 与简单的东西，比如下面套经常视觉统计学习进行了研究。生成一组对象，，然后将其组合为三胞胎 (图 1)。
图 1。示例刺激分为视觉统计学习的三胞胎。在一项实验的学习部分，三胞胎将出现在随机顺序，但内三重态的项目将始终出现在顺序，依次先先后项目向其右左出现的项。
2.序列实验。
- 层序与软件如 e-总理，或通过使用常规的库，如心理物理学工具箱中 MATLAB 或 PsycoPy 为 Python 实验。
- 一派胡言对象会显示在屏幕的中心一-一次，每 250 毫秒。
- 指示程序总是显示成员的三重态的序列，并选择哪些三重态，显示下一项随机，结束序列与图 2相似。
图 2。示例学习视觉统计学习的序列。三胞胎以随机的顺序出现，这样过渡概率的不同序列中的项是关于 0.33，虽然在一个序列内的过渡的概率是 1。 - 请注意，因为三胞胎始终出现在序列，元素的三重态之间的过渡的概率总是 1。但因为三胞胎之间的转换随机选定的无关的元素之间的过渡概率会低很多，通常设法约 0.33。
- 最后，建立在掩护任务。指示程序来呈现红色，而不是灰色的对象之一。该程序将左右做 20 次 10 分钟实验，随机选择的时刻，当然。参与者的任务将是按某个键，只要对象显示为灰色，但拒绝回应，每当它是红色的。这将让他们从事的刺激。
3.熟悉测试
- 写一个单独的程序，熟悉测试。每次试验的测试，该程序随机选择其中一个实际的三胞胎，和它就会随机生成一个新的三胞胎从实际三胞胎的成分。这些随机生成的三胞胎被称为 '箔'。
- 他们是显示侧的球队，和参与者需要表明这是由按下一个键更熟悉。
- 实验应包括约 30 熟悉测试试验。
- 熟悉测试说明是重要的。他们必须包括这样的事情:"我希望你做一个更多任务之前的实验已经结束。它应该只需要五分钟。你可能没有注意到它，但形状序列中你只看到，一些形状，更有可能出现其他人后面。我现在会显示你的形状从实验中，两个集和你需要只是按 1 键或 2 键，让我知道哪些分组看起来对你更加熟悉。你可能不觉得你要么承认。在所有的试验，我想你只是去与你的直觉，想是否你有到。
学习规律统计结构中我们外部世界的对象 — — 是视觉处理的重要组成部分。
我们的视觉环境中的对象发生在时间和空间的维度。某些对象是更有可能出现附近其他人，像在电脑旁边的一杯咖啡。
发生这种情况提供支持可预测对象识别，在其中人类学习自动、 快速，没有意识的规律。
该视频演示了如何设置和进行一个视觉统计学习的实验，使用附带的编码模式，以及如何分析数据，解释结果。
在这个实验中，刺激套废话对象分为三胞胎都显示在计算机屏幕上，一次，为 250 毫秒，每一个中心。
建立内三重态规律统计结构对象总是显示在相同的顺序，但三胞胎的顺序随意提出。
因此，给定的三连音的元素之间的过渡概率始终是 1，而无关的元素之间的过渡的概率会低很多。
为了在不知不觉中使学员了解对象序列，封面任务用着色的对象。在这种情况下，参与者被要求作出响应，当对象是灰色和拒绝时，对象随机出现红色。
在封面任务完成后，参与者给出了熟悉任务，测试了不同程度的编码以前废话对象。期间每个审判的熟悉，以前查看过的三胞胎随机介绍与新生成的三胞胎，简称箔。
现在，参与者被要求确定哪一套是更熟悉。因变量然后是参与者正确识别金属箔，不如说是最熟悉的事先三胞胎的次数。
如果没有学习的初始阶段编码，实际发生和铝箔三胞胎会拿相同的次数。另一方面，如果学习发生，将比金属箔更加频繁地拿实际三胞胎。
参与者到来之前，请验证刺激和编码参数将使用已生成。
在开始这项试验，迎接在实验室中的参与者并解释将用于任务的一般程序。
具有舒适地坐在电脑的显示器及键盘前的参与者。解释当灰色的对象出现在屏幕上时他们应该按 'J' 键，和当红的对象出现时它们就应当停止响应。
一旦参与者理解任务规则，开始实验，附带编码阶段的第一部分。使学员了解对象序列为 10 分钟。
经过短的曝光时间，解释是一个更多的任务，就可以在 5 分钟内完成。指示参与者，他们现在将看到两组三胞胎和应按 1 键或 2 键以显示分组的看起来更熟悉。告诉他们，他们应该想是否他们不承认。
确认后，参与者是准备开始，开始 30 熟悉审判。
要在熟悉阶段分析数据，得分每项试验参与者在哪里选择作为正确熟悉的三重态和铝箔作为不正确的三线态。
对结果进行可视化，参与者图的百分比的正确响应的均值。因为机会性能是 50%，请注意发生视觉统计学习，因为参与者正确识别熟悉的物体大约 70%的时间。
既然你熟悉的诱导方法和测试视觉的统计学习，让我们看看其他方式实验心理学家使用统计调查学习。
范式可以转化为更广泛阶层的感官学习机制，其中包括听觉的域。例如，婴儿和儿童听觉统计中使用早期的语言形成因为声音和字母的语言往往出现与高度可靠的统计关系。
在另一个实验中，研究人员调查了如何字母和颜色之间的关联可以在不知不觉中或隐式地学习。在几天里，参与者阅读都是定制的有四个明显彩色的字母的文本。
当被问及来标识字母呈现在屏幕上的颜色，与会者更快和更准确的字母颜色对的自定义文本一样。这表明彩色字母的统计结构隐式地学习。
你刚看了视觉的统计学习的朱庇特的概论。现在你应该已经很好地理解如何安装和执行实验，以及分析和评估结果。
谢谢观赏 ！
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Results
因为每个熟悉测试包括一个三重态和一个箔 （随机生成非-三重态），整体机会表现是 50%。分数每项试验的参与者是否选择三重态或箔作为更熟悉，和选择三胞胎一半以上的时间构成的统计学习的示范。测试后参加者 10 到 20 人，在一起平均率的选择的所有与会者之间熟悉的三重态。简单的条形图是好的方法来可视化主要作用 (图 3)。
图 3。统计学习率计算三重态识别熟悉测试中。50%是机会性能、 平等熟悉三胞胎和箔。
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Applications and Summary
视觉的统计学习已被用作调查各种问题在学习、 感知和记忆的起始点。这些包括注意学习、 脑区参与隐式的视觉记忆和对象识别，以及在关于学习的异同的必要性与影响空间与时间结构。Visual 统计学习也想成为典范的广泛的一类统计学习机制，包括听觉统计，想支持早期语言学习在婴儿和儿童因为声音和字母的语言往往出现与高度可靠的统计关系。
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