因果关系模型.ppt

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1、ACausal-ModelTheoryofConceptualRepresentationandCategorizationBobRehderNewYorkUniversity赵珂&王雪概念表征与分类的因果关系模型31引言实验2因果模型理论5Q&Aoutline4讨论与结论引言&因果模型理论赵珂引言1作者介绍A理论发展B作者介绍ABobRehder纽约大学心理学副教授(NYUUniversityofpsychology)研究方向：Cognitionandperception学习经历：aB.A.inPhys

2、icsandaB.S.ComputerSciencefromWashingtonUniversityMastersdegreeinArtificialIntelligencefromStanfordUniversityaMastersandPh.D.inCognitivePsychologyfromtheUniversityofColorado.Lastseveraldecades:有关分类的研究认为人们从经验观察中学习新类别Categorizationmodels:1、基于表征（representati

3、ve）的观点【近年来较流行】2、基于原则加工（processingprinciples）的观点解释经验观察影响力的模型：alot!解释先前已有知识影响力的模型：relativelylittle理论发展B理论发展BThepurposeofthisarticle:提出一种分类理论，该理论可以解释理论知识的影响效果，尤其是因果关系知识。因果关系知识可以使得人们掌握的类别特征间相互联系、相互影响。Causal-modeltheory类别内特征的表征连结特征的因果机制的表征理论发展BCausal-modeltheo

4、ry决定单个特征在建立类别成员时的重要性决定不同的特征组合在建立类别成员时的影响Probabilisticcategories:特征随着他们在类别中的影响力而变化Formalmodels:特征的权重受到感知觉特点及其在类别内外出现频率的影响Previousresearch:当人们通过与先前观察到的类别成员对比时才对类别间关系敏感Currenttheories:没有解释领域知识是如何影响特征组合在分类时的作用的缺点:忽略了特征权重也能由分类者领域知识决定的事实理论发展B1、直接导致的特征比间接导致的特征在类

5、别判断中占据更大权重。2、特征的联合是否符合类别因果关系知识能影响类别判断。BirdDNA→wings→fly→buildnestsintreesClaimsofcausal-modeltheory:理论发展B总之，这篇文章介绍了因果关系模型理论，并用其来解释因果关系知识是如何影响特征及特征的特定组合在类别判断中的重要性。Naturalcategories:complexandvariableNovelcategoriesNaturalcategories:complexandvariable因果关系模型

6、理论2理论介绍A实证统计B理论介绍A人们的类别知识不仅包括类别特征，而且包括连接这些特征的因果机制的表征。CECbmAsimplecausalmodelwithtwobinaryfeaturesandonecausalrelationshipCentralclaim:理论介绍A1、贝叶斯定理（Bayes'theorem）是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定理。其中P(A

7、B)是在B发生的情况下A发生的可能性。通常，事件A在事件B（发生）的条件下的概率，与事件B在事件A的条件下的概率是不一样

8、的；然而，这两者是有确定的关系，贝叶斯定理就是这种关系的陈述。与贝叶斯网络（Bayesiannetwork）进行比较：2、贝叶斯网络是一系列变量的联合概率分布的图形表示。3、比较：贝叶斯网络：不能表征网络中直接连接的变量间的因果关系的更多细节内容。因果关系模型理论：假设人们认为特征间是由可能性的因果关系机制相连的。理论介绍A人们评估一种样例由类别的因果关系模型生成的可能性，以此来做出分类的抉择。CECbmc:特征C出现的可能性m:当C出现时，连接C和E的概率机制成功运行（即C导致E的出现）的可能性b:当C

9、不出现时，E出现的可能性Thesecondmajorclaim:理论介绍AExemplar(E)L(E;c,m,b)L(E;.50,.80,.20)00(1-c)(1-b).4001(1-c)(b).1010(c)[(1-m)(1-b)].0811(c)(m+b-mb).42LikelihoodEquationsforacausalmodelwithtwobinaryfeaturesandonecausalrelationsh