18. Exponentially Weighted Averages

 V(t) = a * V(t-1) + (1-a) * v(t)

- V(t) : current output

- V(t-1) : prev output

- v(t) : current input

 

즉 현재 output을 결정할 때 prev의 영향력 a, current input의 영향력 1-a.

- 이를 결국 가중치 이동 평균 (weight moving averages)라고 부르는데 a가 커질수록 V(t-1)의 영향력이 커지므로 그래프가 smooth해지는 경향이 있다.

 

근데 이걸 왜하나? 다음 동영상에서 알아보자.