Python中的贝叶斯脑模型：分层推理与不确定性量化 大家好，今天我们来聊聊一个很有意思的话题：贝叶斯脑模型，以及如何在Python中实现它，并利用它进行分层推理和不确定性量化。 什么是贝叶斯脑？ 贝叶斯脑（Bayesian Brain）理论是一种认知科学理论，它认为大脑的工作方式类似于一个贝叶斯推理引擎。它假设大脑不断地根据先验知识（prior）和感官输入（likelihood）来更新其对世界的信念（posterior）。换句话说，大脑不是被动地接收信息，而是主动地预测、解释，并从预测误差中学习。 核心思想： 预测编码 (Predictive Coding): 大脑不断生成对感官输入的预测。 误差驱动学习 (Error-Driven Learning): 感官输入与预测之间的差异（预测误差）被用来更新内部模型。 分层推理 (Hierarchical Inference): 大脑组织成一个层级结构，高层级的表征提供低层级的表征的先验，低层级的表征提供高层级的表征的似然。 不确定性量化 (Uncertainty Quantification): 大脑对自己的信念的不确定性进行量化，并利用 …