Deep Predictive Coding Networks

动机：

之前的方法都使用固定的先验模型去提取图像的表示，但是不能根据数据调整学到的先验信息。

方法：

“top-dowm”信息去改变底层的先验知识，从而进行“bottom-up”推理。

任务：

通过top-down信息和之前状态的时序信息更能好的预测layer below的表示。从而学习到

稀疏和不变的表示