[计] 预测编码；预先编码
VSELPC? Vector Sum Excited Linear Predictive Coding?
向量和激励线性预编码?。
Al present, the linear predictive coding (LPC) is the best method for voice analysis.
线性预测编码(LPC)是当今语音分析中最好的方法。
A ****** algorithm is used in the predictive coding, which reduces the computer load.
预测编码采用简单算法实现了预测器的设计，也减少了计算机的消耗。
This paper systematically analysis the problem of errors of linear predictive coding.
本文对图象线性预测编码的误码问题进行了系统的分析。
In this paper, a new predictive coding algorithm is presented for lossless image compression.
介绍一种实现图像无损压缩的预测编码算法。
预测编码（predictive coding）是一种跨学科的理论框架，主要应用于神经科学、人工智能和认知心理学领域。其核心思想认为大脑或计算系统通过持续生成对输入信号的预测，并将预测误差（实际输入与预测之间的差异）作为核心信息进行传递和优化。
在神经科学中，预测编码理论认为大脑皮层通过层级结构实现「自上而下」的预测信号与「自下而上」的感官信号相互作用。例如初级视觉皮层会预测视网膜接收的刺激模式，当实际刺激与预测不符时，仅传递预测误差到更高级皮层进行修正。该机制能有效减少神经系统的能量消耗，符合Karl Friston提出的自由能原理（Free Energy Principle）。
机器学习领域的应用体现在深度神经网络架构中，如变分自编码器（VAE）通过编码器-解码器结构最小化重构误差，本质上是对预测编码的计算实现。Yoshua Bengio团队的研究表明，这种预测机制能提升模型对数据潜在结构的表征能力。
认知心理学研究则发现，人类感知过程高度依赖预测机制。牛津大学实验表明，当视觉场景与大脑预测严重偏离时，会产生如「视而不见」的感知忽略现象，这印证了预测误差最小化的神经机制。
预测性编码（Predictive Coding）是一种跨学科的理论框架，主要用于解释神经系统和计算机科学中的信息处理机制。以下是其核心概念和应用的详细解释：
预测性编码认为，系统通过生成预测并与实际输入比较，仅传递或处理预测误差（即未被预测到的部分），从而实现高效信息处理。这一机制在神经科学和机器学习中均有广泛应用。
如需更完整的学术讨论，可参考神经科学和机器学习领域的综述文献（如、5、6）。
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