Chapter 26
Similarity, Interactive Activation, and Mapping: An Overview
Robert L. Goldstone and Douglas L. Medin
Speaker: 안성용
Introduction• Similarity
– Dogs and wolves appear similar.• Why?• They share many properties
– Property listing and matching– There is more to similarity
• More structured representation• More sophisticated process
• Purpose– Human scene comparison 에서 mapping process 에 대해 설명– New experimental finding – Interactive activation model of mapping and similarity
Mapping process in comparison
• Perception of motion• People must create correspondence between the s
eparate image frames• Maximize the overall similarity between the frames
– In the Top display, dot 3 mapped into dot 2– In the bottom display, dot 1 mapped into dot 2
• Mapping is constrained by local affinities and by global consistency
• 기존의 모델들은 거의 global consistency 를 고려하지 않는다 .
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Models of Similarity and Mapping
• Multidimensional Scaling(MDS)– Geometrical model of the data– 각 object 는 N-Dimensional space 에 point 로 나타남 .
• Tversky’s Contrast model– SIM(A,B)=α·F(A∩B)-β*f(A-B)-х*f(B-A)
• 문제점– Object aligning 이나 feature weighting 이 comparison 과
독립적으로 진행된다 .– Conjunction of property
• Feature 의 개수가 exponential 하게 증가한다 .– MOP 와 MIP 가 어떻게 similarity 에 영향을 미치는지에 대한
실험적인 증거가 없다 .
Experimental Support for Alignment in Comparison
• MIPs increase similarity more than MOPs
• (2Mops-1MOP)>(1MOP-0MOPs) why?– Influence of a MOP depends on the
other feature matches• True mapping Vs false mapping
– True mapping, 즉 MIP 가 많을 수록 similarity 가 높을 것이다 .
• MOP decrease mapping accuracy
AB
CD
Similarity Mapping Accuracy
True mapping
False mapping
One dimension change
Two dimensions change
Two MIP 7.1 6.6 91% -
One MIP, one MOP 6.5 5.5 90% 83%
One MIP 6.4 6.0 90% 85%
No match 5.5 4.9 89% 83%
One MOP 5.5 4.8 86% 76%
Two MOP 5.9 5.3 86% 62%
Other Experimental Finding • MIPs and Feature Distribution
– Feature match 가 집중되어 있을 수록 similarity 는 상승한다 .• (AAAA, BBBB) | (AAAA, XXXX) similarity=5.2• (AAAA, BBBB) | (AAAX, XXXB) similarity=4.8
• Nondiagnostic Feature and Mapping Accuracy– Correspondence 를 구분하는데 도움이 되지 않는 feature match 도 mapping
accuracy 를 상승시킨다• (AAAA, AAAB) | (XXXA, XXXB) false mapping=33%• (AAAA, AAAB) | (AAAA, AAAB) false mapping=17%
• The time course of MIPs and MOPs– MOPs 는 프로세스의 이른 시점에서 similarity 에 강력한 영향력을 행사한다 .– 시간이 지남에 따라 Global consistency 를 적용되기 시작한다 .
• Sensitivity to Feature of Aligned and Unaligned Object – Aligned object 의 feature 에 대해 더 민감하다 .
A Brief Overview of SIMA
• Link– Consistent 가 있는 node 들끼리는
excitatory link 를 그렇지 않으면 inhibitory link 를 연결한다 .
– Matchvalue 가 0.5 보다 크면 feature-to-feature node 의 activation 을 증가시킨다 .
• Node– Feature-to-feature 나 object-to-
object 의 관계를 나타낸다 .– 각 node 는 0 과 1 사이의 acti
vation 값을 가진다 .– Activation 이 높을 수록 해당 no
de 에 관련된 feature 나 object들의 correspondence 가 강하다는 것을 의미한다 .
– Feature-to-feature node 에는 activation 이외에도 matchvalue라는 것이 있다 .
– 각 node 는 다른 node 들과 activation 을 주고 받는다 .
A Brief Overview of SIMA
• net input to node i
• New activation of node at time t+1
• similarity
•n: number of afferent link
•Aj(t): activation of node j
•Wij: weight of link
•MAX: maximum activation
Cycle 이 진행될 수록 node의 activation 은 global consistency 에 영향을 받는다 .
Evaluation of SIAM
• SIAM 에는 feature match 가 in of place 인지 out of place 인지 판단할 수 있는 능력이 있다 .
• Time course prediction• Nondiagnostic feature 도 match 가
이루어진다면 activation 을 높이므로 mapping accuracy 를 높일 수 있다 .
• Aligned object 에서 일어나는 feature (mis)match 에 대해서 더 sensitive 하다 .
Conclusion
• The act of comparing things naturally involves aligning the parts of the things to be compared
• Similarity assessments are well captured by an interactive activation process between feature and object correspondence– Feature and object alignment mutually influence each other
• What counts as a feature match, and how match it will count, depends on particular things being compared