예측 부호화 신경망 편집하기 (부분)

==주요 구현 및 응용==
*'''Deep Predictive Coding Network'''
**CNN 구조에 기반하여 지역 반복(local recurrent) 처리와 예측 오차 전파를 포함하는 모델이다. 객체 인식 등 시각 과제에서 응용되었다.  <ref>[https://arxiv.org/abs/1805.07526 Deep Predictive Coding Network with Local Recurrent Processing for Object Recognition]</ref>

*'''Active Predictive Coding Networks (APCNs)'''
**참조 프레임과 부분-전체 구조를 학습할 수 있는 모델로, 강화학습과 하이퍼네트워크를 사용한다.<ref>[https://arxiv.org/abs/2201.08813 Active Predictive Coding Networks]</ref>

*'''Inference Learning for PCNs'''
**예측 부호화 기반 학습을 이론적으로 정형화한 연구로, 반복 추론 과정을 통해 파라미터 업데이트를 수행한다. <ref>[https://arxiv.org/abs/2207.12316 A Theoretical Framework for Inference and Learning in Predictive Coding Networks]</ref>

*'''Video Prediction using PCNs'''
**비디오 프레임 예측을 위한 PredNet 모델은 예측 부호화 원리를 활용해 다음 프레임을 생성한다.<ref>[https://arxiv.org/abs/1605.08104 Deep Predictive Coding Networks for Video Prediction and Unsupervised Learning]</ref>