움직임 보상
움직임 보상()은 대부분의 동영상 압축 기술들에서 사용하고 있는 기술이다. 현재의 영상을 부호화 하기 위하여 기존에 부호화 된 영상의 영역을 가져와서 예측을 하도록 하는 것이 주 목적이다. 움직임 예측()은 움직임 보상을 위해서 부호화 시에 움직임 벡터를 찾는 기술을 말한다.
시간차 학습
수학적으로 말하면, 일반적인 알고리즘과 시간차 학습 알고리즘은 모두 어떤 확률 변수 formula_1의 기댓값 formula_2에 대한 예측의 오차와 관련된 어떤 비용 함수(cost function)를 최적화하려 할 것이다. 그러나, 일반적인 알고리즘은 formula_3 (formula_1는 관측치)라고 가정하는 반면, 시간차 학습은 어떤 모델을 사용한다. 특별히 시간차 학습이 주요하게 사용되는 강화 학습의 경우에는, 총 보상을 나타내는 formula_1에 대하여, formula_2는 보상에 대한 벨만 방정식으로 주어진다.