贝叶斯高效编码框架统一两种神经假说

Il Memming Park 与 Jonathan W. Pillow 提出贝叶斯高效编码理论框架，把高效编码假说与贝叶斯脑假说纳入同一套数学表述。框架由刺激先验分布、编码模型、刻画神经资源上限的容量约束，以及量化后验分布优劣的损失泛函四部分组成；当损失泛函取后验熵时，框架退化为最大化互信息的经典高效编码。 作者据此提出由单一指数参数化的 covtropy 损失族，并称在惩罚大误差的目标下，低噪声时经典编码认为最优的输入去相关反而可能不利。作者还报告，实测的神经响应非线性用最小化 p=1/2 的 Lp 重建误差比用信息最大化解释得更好。

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