matlab精度检验代码-predcoding:预测编码的Python实现（Whittington＆Bogacz2017）
matlab精度检验代码Python中的预测编码
具有局部Hebbian突触可塑性的预测编码网络中的误差反向传播算法逼近的Python实现
[]
基于[
@djcrw
]中的MATLAB
要求
numpy
torch
torchvision
任务
包括来自自由能源框架的教程中的模型，用于对感知和学习进行建模
添加其他优化器
测量迭代次数
亩的初始空间需要足够大-摊销权重的集合还是学习速度慢？
测试纯PC精度
错误下降，但摊销后的渐近线
无限迭代-摊销式学习提供了设置数量，删除自由参数的机制（替换为阈值）
生成性超量，这与歧视性不一致-需要某种方式来促进网络中的歧视
两者都试图互相预测？
生成式预测有区别吗？
添加渐变钳制
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