31、心智作为预期装置:期望理论解析

心智作为预期装置:期望理论解析

1. 预期的步骤:预期行为与预期表征

在严格意义上,任何有目的的行为和目标导向的系统都必然具有预期性。这是因为它们由目标状态的表征驱动,并因与当前世界状态的不匹配而被激活。然而,并非所有的预期行为,甚至基于预期表征的行为都一定是目标导向的。

存在许多“隐性”或仅基于行为的预期或准备情况。在这些情况下,主体只是对刺激做出行为反应(条件反射/学习所得或非条件反射/天生的),但实际上该反应是为即将到来的事件做准备。例如:
- 先兆刺激(如噪音) ⇒ 准备行为(如跳跃) ⇒ 事件(如接近的捕食者)

这种情况下,没有对未来事件的明确“心理”表征,这只是所谓的“单纯预期行为”。刺激被用作后续事件的先兆和“信号”,生物对该刺激立即做出的反应实际上是为即将到来的事件做准备,这样生物就能“准备好”应对该事件,但不需要对该事件有明确的心理预期表征。

2. 认知预期的层面
2.1 惊喜

认知预期的第一层面是从记忆中提取先前的感知经验,并与传入的感知输入进行比较,这类似于一种程序性的“预测”。这种感知预期有多种用途:
- 监测事件进程 :不仅应用于行动,还用于监测世界的进程,其功能似乎是检测可能需要额外认知处理(如注意力)或快速反应的异常事件。实际上,任何形式的模式匹配(无论是天生的还是学习的)都是一种隐性的预期,因为它基于过去的经验,并且应适应环境的某些特征。
- 真实预测 :由预示性信号激活的真实预测“宣告”特定事件的发生。对世界的系统监测有助于不断更新和调整世界表征,以确定预测是否正确和相关,以

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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