Modeller av kategorisering gör olika representationsantaganden, med kategorier representeras av prototyper, uppsättningar av exemplars, och allt däremellan. Rationella modeller för kategorisering motiverar dessa representativa antaganden i form av olika system för uppskattning av sannolikhetsfördelningar. De besvarar dock inte frågan om vilket system som bör användas för att representera en viss kategori. Vi visar att befintliga rationella modeller för kategorisering är specialfall av en statistisk modell som kallas den hierarkiska Dirichletprocessen, som kan användas för att automatiskt dra slutsatsen att en lämplig komplexitet föreligger för en viss kategori. Nyckelord: rationell analys, kategorisering, Dirichlet process Rationella modeller av kognition syftar till att förklara mänskligt beteende som en optimal lösning på de beräkningsproblem som vår miljö utgör (Anderson, 1990). Att undersöka dessa beräkningsproblem ger en djupare förståelse för antaganden bakom framgångsrika modeller av mänsklig kognition, och kan leda till nya modeller. I detta dokument gör vi en rationell analys av kategoriinlärning: härav strukturen på kategorier från en uppsättning stimuli som betecknas som tillhörande dessa kategorier. Den kunskap som förvärvas genom denna process kan i slutändan användas för att fatta beslut om hur man kategoriserar nya stimuli. Befintliga rationella analyser av kategoriinlärning (Anderson, 1990; Ashby & Alfonso-Reese, 1995; Rosseel, 2002) är överens om att det aktuella beräkningsproblemet är en fråga om densitetsuppskattning: att bestämma sannolikhetsfördelningen över stimuli i samband med olika kategorietiketter. Att se kategoriinlärning som täthetsuppskattning bidrar till att klargöra antagandena bakom de två huvudklasserna av psykologiska modeller: exempelmodeller och prototypmodeller. Exemplar modeller antar att en kategori representeras av en uppsättning lagrade exemplars, och kategorisering innebär att jämföra nya stimuli till uppsättningen av exemplars i varje kategori (t.ex., Medin & Schaffer, 1978; Nosofsky, 1986). Prototyp modeller antar att en kategori är associerad med en enda prototyp och kategorisering innebär att jämföra nya stimuli till dessa prototyper (t.ex., Reed, 1972). Dessa metoder för kategoriinlärning motsvarar olika strategier för densitetsuppskattning, som är icke-parametrisk respektive parametrisk densitetsuppskattning (Ashby & Alfonso-Reese, 1995). Trots insikter i antagandena bakom modeller för kategorisering lämnar befintliga rationella analyser av kategoriinlärning ett antal frågor öppna. I synnerhet har många kategorisering experiment undersökt om människor representerar kategorier med exemplars eller prototyper. En desideratum för en rationell redovisning av kategoriinlärning kan vara att det kan indikera när en elev bör välja att använda en av dessa former av representation över den andra. Den större flexibiliteten i den icke-parametriska densitetsberäkningen har motiverat påståendet att exempla modeller ska föredras som rationella modeller för kategoriinlärning (Nosofsky, 1998). Icke-parametriska och parametriska metoder har dock olika fördelar och nackdelar: den större flexibiliteten hos icke-parametriska metoder medför en kostnad för att kräva mer data för att uppskatta en fördelning. Beslutet om vilket representationssystem som ska användas bör fastställas av den stimuli som presenteras för eleven, och befintliga rationella analyser visar inte hur detta beslut ska fattas (även om Briscoe & Feldman, 2006) gör ett liknande argument. Frågan om hur man ska representera kategorier kompliceras av att prototyper och exempelmodeller inte är de enda alternativen. Ett antal modeller har nyligen utforskat möjligheter mellan dessa ytterligheter, representerande kategorier med hjälp av kluster av flera exemplars (Anderson, 1990; Vanpaemel, Storms, & Ons, 2005; Rosseel, 2002; Love, Medin, & Gureckis, 2004 ). De olika representationer som är möjliga i dessa modeller betonar vikten av att kunna identifiera en lämplig representation för en kategori från stimuli själva: med fler alternativ för representation av kategorier, blir det viktigare att kunna säga vilket alternativ en elev bör välja. Vårt mål i detta dokument är att bygga vidare på tidigare rationella analyser av kategoriinlärning för att tillhandahålla inte bara en enhetlig ram som kan användas för att förstå antagandena bakom befintliga modeller för kategorisering, utan en enhetlig modell som dessa modeller är specialfall av. Denna modell går längre än tidigare enhetliga modeller för kategoriinlärning (t.ex. Rosseel, 2002; Vanpaemel m.fl., 2005) genom att tillhandahålla en rationell lösning på frågan om vilken representation som endast bör väljas på grundval av en kategoris struktur. Dessa resultat uppnås genom att man identifierar samband mellan modeller för lärande av mänskliga kategorier och idéer från icke-parametrisk Bayesiansk statistik. I synnerhet visar vi att alla modeller som nämns ovan kan ses som varianter av en stokastisk
REF förenar exemplar och prototypkategorisering genom den hierarkiska Dirichletprocessen för att modellera övergången från prototyper till exemplarer när mer data samlas in.
Unifying Rational Models of Categorization via the Hierarchical Dirichlet Process
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}