Ett viktigt problem inom kognitiv psykologi är att kvantifiera de upplevda likheterna mellan stimuli. Tidigare arbete försökte ta itu med detta problem med flerdimensionell skalning (MDS) och dess varianter. Det finns dock flera brister i MDS-strategierna. Vi föreslår Yada, en ny allmän metrisk inlärningsprocedur baserad på två alternativa tvångsmässiga beteendeexperiment. Vår metod lär sig framåt och bakåt icke-linjära kartläggningar mellan ett objektivt utrymme där stimuli definieras av standardfunktionen vektor representation och ett subjektivt utrymme där avståndet mellan ett par stimuli motsvarar deras uppfattade likhet. Vi utför experiment på både syntetiska och verkliga mänskliga beteendedata för att bedöma effektiviteten av Yada. Resultaten visar att Yada överträffar flera standardinbäddnings- och metriska inlärningsalgoritmer, både vad gäller sannolikhet och återvinningsfel.
Vi föreslår Yada, en ny allmän metrisk inlärningsmetod baserad på två alternativ tvångs-val beteende experiment REF.
Metric Learning for Estimating Psychological Similarities
{'venue': 'TIST', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}