预测编码的核心：三个关键方程式的详解
——探索预测编码背后的数学原理与应用

核心结论：预测编码是一种基于贝叶斯定理的理论框架，它通过三个关键方程式描述了大脑如何处理和解释来自环境的信号。这些方程式分别建立了贝叶斯定理的简化形式、生成模型以及观察者模型，共同揭示了预测编码在感知-动作循环中的重要作用。

参考文献：
Jirsa, V.; Sheheitli, H. Entropy, Free Energy, Symmetry and Dynamics in the Brain. J. Phys. Complexity 2022, 3 (1), 015007. https://doi.org/10.1088/2632-072X/ac4bec.

【表格】预测编码的三个关键方程式

序号	方程式名称	方程式描述	关键参数	备注
1	贝叶斯定理的简化形式	$p(x,y|k)=\frac{p(y|x,k)p(x|k)}{p(y|k)}$	$p(x,y|k)$：给定参数k下x和y的联合概率	此方程式建立了状态变量x、y和参数k之间的概率关系，是预测编码的基础。
2	Langevin方程（生成模型）	$Q(t)=f(Q,k)+v(t)$	$Q(t)$：神经源级别的大脑激活状态；$f(Q,k)$：确定性影响；$v(t)$：波动力	此方程式描述了大脑如何根据内部状态和参数生成预测，并考虑噪声的影响。
3	观察者模型	$Z(t)=h(Q(t))+w$	$Z(t)$：实验可访问的传感器信号；$h(Q(t))$：正向模型；$w$：测量噪声	此方程式将源活动Q(t)与实验可访问的传感器信号Z(t)联系起来，考虑了测量噪声的影响。在实际应用中，常假设h为恒等运算，w为零。

关键点关系描述：

1. 贝叶斯定理的简化形式是预测编码的起点，它建立了状态变量和参数之间的概率关系，为后续生成预测和更新模型提供了基础。
2. Langevin方程（生成模型）描述了大脑如何根据当前状态和参数生成预测，并考虑了噪声的干扰。这是预测编码中“预测”部分的核心。
3. 观察者模型则将大脑的预测与实际的传感器信号联系起来，通过比较预测和观测来更新大脑的内部模型。这是预测编码中“更新”部分的关键。
4. 预测编码的循环过程包括生成预测、比较预测与观测、以及根据差异更新内部模型。这一过程与感知-动作的循环紧密相关，是大脑处理和理解环境信号的重要方式。
5. 预测编码在生态心理学和神经科学中有着广泛的应用，它为我们理解大脑如何与环境进行交互提供了新的视角和方法。

Keywords：predictive coding, Bayesian theorem, Langevin equation, generative model, observer model, perception-action loop, ecological psychology, neural science.

关键词
#预测编码 #贝叶斯定理 #Langevin方程 #生成模型 #观察者模型 #感知-动作循环 #生态心理学 #神经科学

一个使用Python实现的预测编码过程的简单案例

在这个案例中，我们将模拟一个简单的情况，其中大脑试图预测并适应一个持续变化的环境信号。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 参数设置
np.random.seed(0)
n_iterations = 100
true_signal = np.linspace(0, 1, n_iterations)  # 真实信号
initial_guess = 0.5  # 初始猜测
noise_level = 0.1  # 噪声水平
learning_rate = 0.1  # 学习率

# 初始化变量
signal_estimate = np.zeros(n_iterations)
signal_estimate[0] = initial_guess
prediction_errors = np.zeros(n_iterations)

# 预测编码循环
for t in range(1, n_iterations):
    # 生成预测（这里简单地使用上一个时间点的估计作为预测）
    prediction = signal_estimate[t-1]
    
    # 模拟观测（真实信号 + 噪声）
    observation = true_signal[t] + np.random.normal(0, noise_level)
    
    # 计算预测误差
    prediction_error = observation - prediction
    prediction_errors[t] = prediction_error
    
    # 更新信号估计
    signal_estimate[t] = signal_estimate[t-1] + learning_rate * prediction_error

# 可视化结果
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(true_signal, label='True Signal', color='blue')
plt.plot(signal_estimate, label='Signal Estimate', linestyle='--', color='green')
plt.plot(prediction_errors, label='Prediction Errors', color='red', alpha=0.5)
plt.title('Prediction Coding Simulation')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Value')
plt.legend()
plt.show()

在这个代码示例中，我们模拟了一个持续变化的真实信号，并假设大脑试图通过预测编码来跟踪这个信号。大脑在每个时间点都会生成一个预测，然后将其与实际的观测进行比较，并根据预测误差来更新其内部模型（即信号估计）。最终，我们可视化了真实信号、信号估计以及预测误差。

这个简单的案例展示了预测编码的基本思想，即大脑如何通过不断生成预测、比较预测与观测以及根据差异更新内部模型来处理和理解环境信号。在实际应用中，预测编码模型可能会更加复杂，包括多个变量、非线性关系以及更复杂的生成模型和观察者模型。

代码输出内容