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Perzeptuelles Lernen Antrittsvorlesung am Fachbereich Psychologie und Sportwissenschaft der WWU Münster Günter Meinhardt.

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Präsentation zum Thema: "Perzeptuelles Lernen Antrittsvorlesung am Fachbereich Psychologie und Sportwissenschaft der WWU Münster Günter Meinhardt."—  Präsentation transkript:

1 Perzeptuelles Lernen Antrittsvorlesung am Fachbereich Psychologie und Sportwissenschaft der WWU Münster Günter Meinhardt

2 Neurowissenschaft Mathematische Psychologie Neuroinformatik Neurophysiologie Psychophysik

3 Perzeptuelles Lernen Beobachtung Leistung in sensorischen Diskriminationsaufgaben läßt sich durch Training drastisch verbessern Erklärungen & Modelle Randbedingungen des Lernens Identifikation der beteiligten Prozesse Lokalisation der Plastizität

4 Vernier-Diskrimination 375ms VP-Antwort 500ms Zeit 500ms Urteil: oder? AufgabePsychometrische Daten Anteil korrekter Antworten 80% Schwelle 0.5 x (min arc)

5 Vernier-Diskriminationslernen Psychometrische Daten Anteil korrekter Antworten 80% Schwellen 0.5 x (min arc) Tag 1Tag 3Tag 25 Schwellenverlauf Tag x (min arc)

6 Berechnung der Objektgröße xmxm ymym Objektgröße Sehabstand Sehwinkel

7 Hyperacuity durch Diskriminationslernen Vernier-Schwellen Entspricht 0.1mm in 1m Sehabstand Entspricht 0.03mm in 1m Sehabstand Tag x (min arc) pre post

8 Hyperacuity durch Diskriminationslernen Vernier-Schwellen fallen durch Training unter den Durchmesser fovealer Photorezeptoren } 22.7 mm Foveales Bild Vernier-Reiz pre = 0.35 min arc x pre = m post = 0.10 min arc x post = m Zapfen-Durchmesser = m Tag x (min arc) pre post

9 Neuronale Plastizität Rezeptorschicht V1 Neurone 1:1 Mapping KonvergenzPlastizität Plastizität der synaptischen Verbindungen von Retina zu V1 Zellen erklärt vermutlich Lernen von Hypersehschärfe Retinale Ganglien

10 Problem Ortsauflösung 1.Ortsauflösung an Feldauflösung gebunden 2.Verkleinerung bringt Problem der Lückenversorgung

11 Ortsauflösung: Populationscode* * Eurich & Schwegler 1997 (Biol Cybern 76) Dichte der rezeptiven Feldgrenzen bestimmt die Ortsauflösung 35% größer 3er4er & 5er 70% größer 2er Original

12 Frühe visuelle Verarbeitung: Pop-Out Hoher Merkmalskontrast in elementarer Dimension (Form): Pop-Out ReferenzHoher M-KontrastGeringer M-Kontrast

13 Frühe visuelle Verarbeitung: Pop-Out Hoher Merkmalskontrast in elementarer Dimension (Farbe): Pop-Out ReferenzM-Kontrast durch Farbe

14 Frühe visuelle Verarbeitung: Pop-Out Summation des Merkmalskontrastes über Dimensionen: Pop-Out ReferenzM-Kontrast durch Farbe und Form

15 Merkmalskombinationen: Kein Pop-Out Detektion von Merkmalskombinationen: Kein Pop-Out, sondern Inferenzleistung Farb-GrenzeForm-GrenzeFarbe/Form Konjunktion

16 Visuelle Suche Pop-Out: Reaktionszeit ist unabhängig von der Anzahl der Distraktorelemente (Parallelverarbeitung) Kein-PopOutPop-Out

17 Merkmale: Farbe, Größe, Ortsfrequenz, Orientierung, Krümmung, Bewegungsrichtung Detektion ist pre-attentiv, parallel und unmittelbar Für Pop-Out Merkmale existieren unabhängige neuronale Einheiten auf frühen Verarbeitungsstufen des visuellen Cortex Pop-Out spiegelt die Aktivität früher Verarbeitungs- Stufen wider, die unabhängig von mentaler Ressourcen- Zuwendung agieren

18 Lernen von Pop-Out Detektion Training elementarer Merkmalserkennung* Ist Pop-Out Detektion durch Training steigerbar ? Unter welchen Randbedingungen ? Welche neuronalen Mechanismen vermitteln die Lernverbesserung ? * Karni & Sagi 1991 (PNAS 88)

19 Aufgabe Karni & Sagi 1991 (PNAS 88) 10ms VP-Antwort 250ms Zeit Bis bereit SOA 100ms Bis Antwort Urteil: Horizontal oder vertikal ?

20 Reizmuster Karni & Sagi 1991 (PNAS 88) 0°7°-7° 2.5°5° 2.5° Element Matrix 14° 14° groß, 1.1m Abstand

21 Ergebnisse Karni & Sagi 1991 (PNAS 88) Psychometrische DatenSchwellen & Lerntransfer Kein Hemisphärentransfer !

22 Ergebnisse Karni & Sagi 1991 (PNAS 88) Augen - Transfer 1.Leichter Ortstransfer 2.Kein Augentransfer Orts - Transfer

23 Ergebnisse Karni & Sagi 1991 (PNAS 88) Orientierungs - Transfer 1.Keine Spezifität für Targetorientierung 2.Spezifität für Hintergrund- orientierung Pop-Out des Orientierungsgradienten auf einer spezifischen Texturorientierung

24 Lernen von Pop-Out Detektion Automatische, preattentive und unbewußte Mustererkennung ist durch Lernen stark optimierbar Die Optimierung erfolgt unabhängig von Feedback Sie ist spezifisch für Auge, Hemisphäre, Ort und die Orientierung des Hintergrundfeldes Der Lerneffekt ist stabil über Monate * Karni & Sagi 1991 (PNAS 88) Lernen durch Plastizität auf Ebene der orientierungsspezifischen, augendominanten Zellen in V1

25 Aufmerksamkeitskontrolle des Lernens FRAGEN Ist Lernen von preattentiver Mustererkennung durch Aufmerksamkeit steuerbar ? In welchem Maße ist Lernen aufgabenspezifisch ? Welche Rolle hat die Schwierigkeit der Aufgabe ? Wie wirkt Feedback auf den Lernvorgang ? Welche Rolle spielt die Zeitskala des Lernens ?

26 Aufgabenspezifität* *Ahissar & Hochstein 1993 (PNAS 90) Aufgaben Lernverlauf Rel. Schwellenveränderung

27 Befunde zur Aufgabenspezifität I. STRENGE AUFGABENSPEZIFITÄT Es wird nur das verhaltensmäßig relevante Merkmal gelernt, irrelevante Merkmale werden nicht gelernt Bloße wiederholte Reizung reicht für Lernen nicht aus Es findet eine aufmerksamkeitsgesteuerte Selektion, abhängig vom Schwierigkeitsgrad der Aufgabe, statt

28 Befunde zur Aufgabenspezifität II. CODE VERFÜGBARKEIT Task-spezifische Selektion funktioniert bei Merkmalen, die in unabhängigen Kanälen verarbeitet werden (Global/lokal, Luminanz/Orientierung) Lerninstanz hat Zugriff auf Code in verschiedenen Abstraktionsgraden (Training von konkreten oder generalisierten Merkmalen) Aufbau von aufgaben- und stimulus- und schwierigkeits- spezifischen Verarbeitungspfaden unter Aufmerksamkeitskontrolle

29 Lernen von Gitterdiskrimination* *Meinhardt & Grabbe 2001 (EBR, in press) Lerngruppe IIBalkenbreite (an variablen Positionen, Position irrelevant) MERKMALE Lerngruppe I OrtsfrequenzGrößePhase (relevant) (irrelevant)

30 Same – Different Aufgabe 500ms Gitter - Lerner 500ms VP-Antwort 125ms Zeit 125ms 500ms Bis Antwort * Ton - Feedback Balken - Lerner 500ms VP-Antwort 125ms Zeit 125ms 500ms Bis Antwort * Ton - Feedback

31 Variation und Kontrolle Parameter- Raum TargetsReferenzen 5 Wiederholungen = 125 Target-Trials 5 Wiederholungen = 125 Referenz-Trials 125 T – R 125 R – R f – Schwelle f 0 - f x

32 Lernergebnisse – Gitter Lerner (N = 11) VP = MZ Block f – Schwelle (cpd) VP = TG Block f – Schwelle (cpd) Bei allen Gitter-Lernern halbiert sich die Ortsfrequenzschwelle im Laufe von einer Trainingswoche (3 Blöcke pro Tag)

33 Lernergebnisse – Balken Lerner (N = 8) Bei allen Balken-Lernern halbiert sich die Balkenbreiten- Schwelle in einer Trainingswoche (3 Blöcke pro Tag) VP = NS Block X – Schwelle (deg)

34 Lerntransfer - Bestimmung Tag Schwelleneinheit pre post

35 Lerntransfer Gitter Lerner (N = 11) Lern- Transfer Index % 95% Konfidenzgrenzen Lern-Aufgabe Frequenz Größe Phase Balkenbreite ERGEBNISSE Ortsfrequenz- und Balkenbreiten- Diskrimination wird unabhängig von Position und Größe gelernt Größen- und Positionsdiskrimination wird nicht gelernt Es werden nur aufgabenrelevante Merkmale gelernt

36 Lerntransfer Balken Lerner (N = 8) ERGEBNISSE Balkenbreiten- und Ortsfrequenz- Diskrimination wird unabhängig von Position und Größe gelernt Größen- und Positionsdiskrimination wird nicht gelernt Es werden nur aufgabenrelevante Merkmale gelernt Lern- Transfer Index % 95% Konfidenzgrenzen Lern-Aufgabe Größe Phase Frequenz

37 Stimulustransfer Gitter Lerner (N = 11) ERGEBNISSE (1 Oktave tiefere Frequenz) Die Lernleistung in Ortsfrequenz- Diskrimination überträgt sich nicht auf Stimuli mit größerer Wellenlänge Größen- und Positionsdiskrimination wird, unabhängig von Stimulus- Wellenlänge, nicht gelernt Es wird wellenlängenspezifisch gelernt Lern- Transfer Index % 95% Konfidenzgrenzen Lern-Aufgabe Frequenz Größe Phase Balkenbreite

38 Stimulustransfer Balken Lerner (N = 8) ERGEBNISSE (1 Oktave tiefere Frequenz) Die Lernleistung in Ortsfrequenz- Diskrimination überträgt sich nicht auf Gitter-Stimuli mit größerer Wellenlänge, aber auf Balken Größen- und Positionsdiskrimination wird, unabhängig von Stimulus- Wellenlänge, nicht gelernt Es wird weitgehend wellenlängen- spezifisch gelernt Lern- Transfer Index % 95% Konfidenzgrenzen Lern-Aufgabe Frequenz Größe Phase Balkenbreite

39 Lernen von Gitterdiskrimination* Beide Gruppen von Lernern lernen das Merkmal der Breite von streifenartigen Mustern zu differenzieren Lernen ist spezifisch für die Aufgabe der Streifenbreiten- diskrimination Lernen generalisiert über Ort und Größe der Muster Lernen ist spezifisch für die Grundstreifenbreite des Trainingsmusters, aber nicht spezifisch für die Art dieses Musters (Balken oder Gitter) * Meinhardt & Grabbe 2001 (EBR, in press) Werden durch das Training Streifenbreitendiskriminations- Mechanismen an verschiedenen retinalen Koordinaten gebildet ?

40 Was verbessert sich noch ? parameter Proportion correct Lernfortschritt pre post Location-Parameter Steigung im Location-Parameter Je kleiner crozier, desto günstiger Signal to Noise Ratio

41 Was verbessert sich noch ?...der Signal to Noise Ratio für Balken, nicht aber für Gitter N=8N=11

42 Gilt Diskrimination durch unabhängige Mechanismen, so können die Unterschiedsschwellen für Gitterreize aus den Schwellen für die Balkenreize vorhergesagt werden. Wahrscheinlichkeitssummation (Interaktionseffekte zwischen Mechanismen an verteilten Positionen) X1X1 X2X2 XKXK Arbeiten die Mechanismen auf den K- Positionen unabhängig, folgt

43 Vorhersage Balken G itter (Gitter - Lerner) Wahrscheinlichkeitssummation Pretest: Keine Vorhersagbarkeit Posttest: P Git vorhersagbar mit k 8

44 Vorhersage Balken G itter (Balken - Lerner) Wahrscheinlichkeitssummation Pretest: Keine Vorhersagbarkeit Posttest: P Git vorhersagbar mit k Grating - Posttest Bar - Posttest Grating - Pretest Bar - Pretest subject NS d model fit Probability summation prediction X (deg) X PcPc PcPc subject NL d model fit Probability summation prediction X (deg) X PcPc PcPc

45 Resultat Vor dem Lerntraining gibt es keine Vorhersagbarkeit P Bar P Git, wohl aber nach dem Training Durch das Diskrimininationstraining werden an verteilten Orten Streifenbreitendiskriminationsmechanismen aufgebaut, die unabhängig voneinander arbeiten. Der Lernprozeß ist Top-down gesteuert (aufgabenselektiv) und die aufgebauten Mechanismen sind selektiv für die Grundstreifenbreite der Reizmuster

46 Orientation & Spatial Frequency Gabor Feature Contrast

47 Modell – Neuron2 w j1 w jK w j2 x1x1 x2x2 xKxK yjyj Synapsen Eingabe von Ganglien Binäre Antwort Regel: Wähle die w ji derart, daß Neuron - Antwort Schwellenmechanismus

48 Modell - Neuron w j1 w jK w j2 x1x1 x2x2 xKxK yjyj Synapsen Eingabe von Ganglien Erregung Gewinnfunktion Neuron - Erregung Regel: Wähle die w ji derart, daß

49 Merkmalskontrast elementarer Signale M-Kontrast durch Gradient in Orientierung & Ortsfrequenz: verstärktes Pop-Out

50 Visuelle Diskriminationsaufgaben BisektionAuflösungVernier WellenlängeGrößeOrientierung


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