Statistical learning (SL), the abil

Statistical learning (SL), the ability to extract the distributional properties of sensory input in time and space, is taken to be the main mechanism by which cognitive systems discover the underlying regularities of their environments. SL plays a key role in the segmentation, discrimination, and categorization of visual and auditory input, shaping the basic representations for a wide range of sensory, motor, and cognitive abilities. As such, SL has become a major theoretical construct in cognitive science. In recent years researchers show increased interest in individual abilities in SL. What determines individuals’ efficacy in detecting regularities in sensory input? What does it predict? Is it stable across modalities? We explore these questions by trying to understand the source of variance in performance in a visual SL task through a novel methodology. The theoretical implications for a mechanistic explanation of SL will be discussed.

Результаты (русский) 1:

Статистическое изучение (SL), возможность извлекать распределения свойств сенсорного ввода во времени и пространстве, берется основным механизмом, когнитивные системы выявить основные закономерности их сред. SL играет ключевую роль в сегментации, дискриминации и категоризации визуального и слухового ввода, формирование основных представлений для широкого спектра сенсорных, мотор и когнитивных способностей. Как таковой SL стал основной теоретической конструкции в когнитивной науки. В последние годы исследователи показывают повышенный интерес в индивидуальных способностей в SL. Что определяет эффективность физических лиц в выявлении закономерностей в сенсорного ввода? Что это предсказать? Это стабильная через механизмы? Мы исследуем эти вопросы, пытаясь понять источник разница в производительности в visual SL задачи по новой методологии. Теоретические последствия для механистическое объяснение SL будет обсуждаться.

Результаты (русский) 2:

Статистическое обучение (SL), способность извлекать дистрибутивные свойства сенсорного ввода во времени и пространстве, берется основным механизмом, с помощью которого когнитивные системы обнаружить основные закономерности их среды. SL играет ключевую роль в сегментации, дискриминации и категоризации зрительного и слухового входа, формирование основных представлений для широкого спектра сенсорных, моторных и когнитивных способностей. Таким образом, SL стала одним из основных теоретическая конструкция в когнитивной науке. В последние годы исследователи проявляют повышенный интерес к индивидуальных способностей в SL. Что определяет эффективность физических лиц в выявлении закономерностей сенсорного ввода? Что это предсказать? Является ли она стабильна по условиям? Мы исследуем эти вопросы, пытаясь понять источник дисперсии в производительности в визуальной задаче SL с помощью новой методологии. Будут рассмотрены теоретические последствия для механистического объяснения SL.

Результаты (русский) 3:

статистические обучения (SL), способность извлечь распределения свойств сенсорной информации во времени и пространстве, считается главным механизмом, с помощью которого когнитивные системы обнаружения основные закономерности их окружающей среды.SL играет ключевую роль в сегментации, дискриминации, и классификация аудиовизуальные материалы, формировании основных условий для широкого круга сенсорные, механических и познавательных способностей.таким образом, SL стал серьезной теоретической конструкции в когнитивной науки.в последние годы исследователи показывают, повышенный интерес в индивидуальных способностей в SL. то, что определяет эффективность выявления закономерности в отдельных лиц в сенсорной информации?что это предугадать?стабилен в условия?мы изучаем эти вопросы, пытаясь понять источник разница в производительности в визуальный SL задачи с помощью новой методологии.теоретическое значение для механистическое объяснение SL будет обсуждаться.