EMA优化：使用指数移动平均法提升优化算法性能

指数移动平均法（Exponential Moving Average，简称EMA）是一种常用的优化算法，广泛应用于机器学习和深度学习中。它通过对历史数据进行加权平均，以提供更好的模型参数更新策略。本文将详细介绍EMA的原理，并提供相应的源代码示例。

EMA的原理

EMA算法的核心思想是利用指数衰减来平滑历史数据。在优化算法中，EMA主要用于调整参数的更新速度，使其更加适应当前数据的变化趋势。

EMA的计算公式如下：

EMA(t) = α * x(t) + (1 - α) * EMA(t-1)

其中，t表示当前时间步，α是平滑因子，x(t)是当前的数据值，EMA(t-1)是上一个时间步的EMA值。

从公式中可以看出，EMA的计算是递归式的，每个时间步的EMA值都依赖于前一个时间步的EMA值。平滑因子α控制了历史数据对当前EMA值的影响程度，较大的α会使得历史数据的影响更大，而较小的α则会使得历史数据的影响更小。

通过不断迭代计算，EMA可以对历史数据进行平滑，并且能够更快地适应新的数据变化。

EMA的应用示例

下面以优化算法中的参数更新过