Huomaa kuitenkin, että on kääntöpuolensa tähän kaikkeen: Kuvittele, että esitämme merkkijonon "CQRN" "aiheisiin. Jos esitys on lyhyt tarpeeksi koehenkilöt rekisteröi vain osa merkkijonon ominaisuuksia. Kuvitellaan, mukaisesti aikaisemmin esimerkiksi, että aiheita vain rekisteröidä pohja hieman merkkijonon toisen kirjeen. Tämä havaitseminen alhaalta käyrä heikosti aktivoi Q-ilmaisin, ja myös U-ilmaisin ja O-ilmaisin.
Tuloksena kuvio verkon aktivointi on esitetty toisessa artilce profiilissani, ja huomaa, että tämä luku on lähes identtinen toisen osoittaman lukeman profiilissani page.We ovat jo väittäneet, että dynaaminen verkon toiminta johtaa vaste '' CORN . "" Mutta, koska "rouheet" "verkon on sama toisessa artikkelissa, tämä malli myös johtaa" maissia. " Näin ollen ensimmäisessä tapauksessa, toiminnallinen dynaaminen rakennettu netto tukien suorituskyky; toisessa tapauksessa, sama dynaaminen saa meidät ymmärtää väärin stimulus.Let n kolme asiaa tästä havainto.
Ensinnäkin, meillä on nyt yksinkertainen huomioon yli-laillistaminen virheitä: Koska rakenteessa pohjustus, verkon vastaukset pyrkii kohti usein sanoja, ja myös kohti sanoja äskettäin katsellut. Jos tulo oli itse asiassa usein sana, sitten bias rakennettu verkko helpottaa käsitys. Jos tulo oli harvinaista sana, tai epäsäännöllinen sana, sitten verkon bias johtaa virheisiin. Lisäksi verkon virheitä on järjestelmällisesti niiden muodossa: "CQRN '' tunnistetaan nimellä" maissi "," TAE "kuin", "ja niin edelleen. Toiseksi, olemme nyt nähneet, että net luotettavasti tehdä tiettyjä virheitä.
Meidän näkökulmasta, mutta tämä on etu, ei ole ongelma. Ihmiset tekevät näitä virheitä. Jos meidän malli tarjoaa uskottava huomioon ihmisen saavutuksista, niin se on aiheellista, että malli olisi virheitä well.Finally , huomaa, että nämä virheet ovat yleensä aiheuta ongelmia. Matala taajuus sanat ovat todennäköisesti misperceived mutta määritelmällisesti matalataajuista sanat eivät kohdanneet usein. Verkoston bias helpottaa käsitys usein sanoja, ja nämä (määritelmän mukaan) ovat sanoja kohtaat suurimman osan ajasta. Siksi.
verkoston puolueellisuudesta tuet tunnustamista useammin tapauksia, ja vain sattuu tunnustamisesta harvoin. Välttämättä, sitten verkon bias auttaa käsitys useammin kuin se sattuu.
Piditkö tämä artikkeli? Voit kirjoittaa artikkeleita, kuten tämä ja tehdä rahaa siitä. On vapaasti liittyä ja voit ansaita rahaa verkossa heti sign-up. Klikkaa linkkiä Sign-up Bukisa.com ja alkaa tehdä