[計] 預測編碼；預先編碼
VSELPC? Vector Sum Excited Linear Predictive Coding?
向量和激勵線性預編碼?。
Al present, the linear predictive coding (LPC) is the best method for voice analysis.
線性預測編碼(LPC)是當今語音分析中最好的方法。
A ****** algorithm is used in the predictive coding, which reduces the computer load.
預測編碼采用簡單算法實現了預測器的設計，也減少了計算機的消耗。
This paper systematically analysis the problem of errors of linear predictive coding.
本文對圖象線性預測編碼的誤碼問題進行了系統的分析。
In this paper, a new predictive coding algorithm is presented for lossless image compression.
介紹一種實現圖像無損壓縮的預測編碼算法。
預測編碼（predictive coding）是一種跨學科的理論框架，主要應用于神經科學、人工智能和認知心理學領域。其核心思想認為大腦或計算系統通過持續生成對輸入信號的預測，并将預測誤差（實際輸入與預測之間的差異）作為核心信息進行傳遞和優化。
在神經科學中，預測編碼理論認為大腦皮層通過層級結構實現「自上而下」的預測信號與「自下而上」的感官信號相互作用。例如初級視覺皮層會預測視網膜接收的刺激模式，當實際刺激與預測不符時，僅傳遞預測誤差到更高級皮層進行修正。該機制能有效減少神經系統的能量消耗，符合Karl Friston提出的自由能原理（Free Energy Principle）。
機器學習領域的應用體現在深度神經網絡架構中，如變分自編碼器（VAE）通過編碼器-解碼器結構最小化重構誤差，本質上是對預測編碼的計算實現。Yoshua Bengio團隊的研究表明，這種預測機制能提升模型對數據潛在結構的表征能力。
認知心理學研究則發現，人類感知過程高度依賴預測機制。牛津大學實驗表明，當視覺場景與大腦預測嚴重偏離時，會産生如「視而不見」的感知忽略現象，這印證了預測誤差最小化的神經機制。
預測性編碼（Predictive Coding）是一種跨學科的理論框架，主要用于解釋神經系統和計算機科學中的信息處理機制。以下是其核心概念和應用的詳細解釋：
預測性編碼認為，系統通過生成預測并與實際輸入比較，僅傳遞或處理預測誤差（即未被預測到的部分），從而實現高效信息處理。這一機制在神經科學和機器學習中均有廣泛應用。
如需更完整的學術讨論，可參考神經科學和機器學習領域的綜述文獻（如、5、6）。
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