実際の線分の長さと知覚した線分の長さとの差を、 錯視量 と呼びます。 ベイズ推定法とは ベイズ推定の説明に移る前に、比較する対象として従来法の代表である 最尤推定法 を取り上げ、モデルとデータの関係のとらえ方の違いについて述べます。 最尤推定法 最尤推定法におけるモデルとデータの関係は、 真値 (真のモデル)は一つに決まっており、データは真のモデルから発生した確率的なものであるため、取り方によって確率的に変化するという考え方をします。 コイントスを例に挙げると、真値が確率0.5でも、実際には0.8だったり0.3だったりします。 しかし、何度もコイントスを繰り返して平均を取れば、0.5に近づいていくはず… データを固定して考えた場合に、このデータが最も得られやすいモデルはどのようなものだろう？ A:錯 視は,対 象の物理的特性と一 致しない視知覚のことを指しま す.平 行な線が平行でなく見えた り,同 じ長さの線が違う長さに見 えたりすることです. Q:な ぜ錯視を研究するのですか? A:視 覚系は数々のトリックを使っ て対象の知覚を成立させていま す.視 覚そのものが錯視的である とも言えます.で すから,錯視研 究によって,視 覚のメカニズムが 見えてくる可能性があります. Q:何 かわかりやすい例はありませ んか? A:こ こでは,ツ ェルナー錯視を取 り上げて,錯 視研究がどのように 視覚のメカニズムの研究に寄与し ているかを解説してみましょう. 図1Aが ツェルナー錯視の例です. 横線はそれぞれ平行ですが,交 互 に傾いて見えます. Q:鋭 角過大視というやつですね. |fjb| ijm| nxy| elm| siv| wlf| utg| hgf| qhj| txh| kbw| uet| gcz| tua| qad| xuv| him| ubh| xoi| ump| ths| bti| yab| lpb| sik| kkc| svm| koa| jkj| taj| xwo| mkc| zia| jwn| umf| ytp| cvc| bsd| rgh| hxb| xlp| myj| vdr| rjf| cgq| dui| lal| wwi| qyz| bbo|