抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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記憶能力のような認知特性を研究するために,一般的な付加的ネットワーク(Gans)を用いるフレームワークを導入した。これらの属性は,それらがどのようにしているかの具体的な視覚的定義を持たないので,興味がある。イヌがより記憶できるように見える。Gansは,それらの視覚属性における細粒差を有する自然画像の多様体を生成することを可能にする。記憶性を増加させる方向にこのマニホールドをナビゲーションすることにより,特別に生成された画像がより記憶可能になるように見えることを可視化することができる。結果として得られた視覚的定義は,記憶性の基礎となる可能性のある表面画像特性(オブジェクトサイズのような)を定義する。行動実験により,この方法が人間の記憶性能に影響を与える画像操作を実際に発見することを検証した。著者らは,さらに,同じフレームワークを用いて,画像美観と感情的なvalceの分析を分析することができることを実証した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】