《深度学习算法》课件

深度学习算法欢迎来到深度学习算法的世界！本课程旨在全面介绍深度学习的核心概念、算法及其广泛应用。我们将从神经元和感知器等基础知识入手，逐步深入到复杂的神经网络架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和Transformer网络。此外，我们还将探讨生成对抗网络（GAN）、图神经网络（GNN）以及深度强化学习等前沿技术。通过本课程的学习，您将掌握深度学习的理论基础和实践技能，为未来的研究和应用打下坚实的基础。课程简介：深度学习的重要性与应用深度学习的重要性深度学习作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著的进展，并在图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域取得了突破性成果。其强大的特征学习能力和自适应性使其成为解决复杂问题的关键技术。深度学习的应用深度学习的应用已经渗透到我们生活的方方面面，例如：智能助手、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等。随着技术的不断发展，深度学习将在更多领域发挥重要作用，推动社会进步。深度学习基础：神经元与感知器1神经元神经元是神经网络的基本单元，模拟生物神经元的结构和功能。它接收输入信号，进行加权求和，并通过激活函数产生输出信号。2感知器感知器是最简单的神经网络模型，由一个神经元组成。它可以用于解决线性可分问题，例如：逻辑与、逻辑或等。3神经网络通过将多个神经元连接在一起，形成复杂的神经网络。神经网络可以学习复杂的非线性关系，解决更复杂的问题。激活函数：Sigmoid,ReLU,TanhSigmoidSigmoid函数将输入值映射到0和1之间，常用于二分类问题。但存在梯度消失的问题。ReLUReLU函数在输入大于0时输出输入值，否则输出0。能有效缓解梯度消失问题，是目前常用的激活函数。TanhTanh函数将输入值映射到-1和1之间，与Sigmoid函数类似，但输出范围更广，收敛速度更快。前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetworks)输入层接收输入数据，将数据传递给隐藏层。隐藏层包含多个神经元，进行非线性变换，提取输入数据的特征。输出层输出预测结果，例如：分类或回归值。反向传播算法(Backpropagation)前向传播计算每一层的输出值。1计算损失计算预测值与真实值之间的误差。2反向传播计算损失函数对每个权重的梯度。3更新权重根据梯度更新权重，减小损失函数的值。4梯度下降法(GradientDescent)1全局最小值2局部最小值3当前位置梯度下降法是一种常用的优化算法，用于寻找损失函数的最小值。通过计算损失函数对权重的梯度，并沿着梯度的反方向更新权重，逐步逼近最小值。学习率是梯度下降法中的一个重要参数，它控制着每次更新权重的幅度。选择合适的学习率对于梯度下降法的收敛速度和最终结果至关重要。优化算法：动量法(Momentum)1当前梯度计算当前位置的梯度。2累积动量将历史梯度累积到动量中。3更新权重使用动量更新权重，加速收敛。动量法是一种改进的梯度下降法，它通过引入动量的概念，加速梯度下降的过程。动量可以理解为历史梯度的累积，它可以帮助梯度下降法跳出局部最小值，并更快地收敛到全局最小值。动量法在训练深度神经网络时，能够有效地提高训练速度和模型性能。优化算法：Adam特性描述结合动量和RMSProp结合了动量法和RMSProp算法的优点，自适应地调整学习率，加速收敛。计算效率高Adam算法计算效率高，内存需求小，适用于大规模数据集和复杂模型。鲁棒性强对超参数不敏感，鲁棒性强，易于使用。Adam算法是一种常用的优化算法，它结合了动量法和RMSProp算法的优点，自适应地调整学习率，加速收敛。Adam算法计算效率高，内存需求小，适用于大规模数据集和复杂模型。Adam算法对超参数不敏感，鲁棒性强，易于使用。Adam算法是目前深度学习中最常用的优化算法之一。损失函数(LossFunctions)：均方误差(MSE)XY均方误差(MSE)是一种常用的损失函数，用于衡量预测值与真实值之间的差异。MSE的计算方法是：将每个预测值与真实值之间的差的平方求和，再除以样本数量。MSE的值越小，表示模型的预测精度越高。MSE常用于回归问题中，例如：房价预测、股票价格预测等。损失函数：交叉熵(Cross-Entropy)二元交叉熵用于二分类问题，例如：判断一张图片是否包含猫。多类交叉熵用于多分类问题，例如：识别一张图片中的物体属于哪个类别。交叉熵是一种常用的损失函数，用于衡量两个概率分布之间的差异。在深度学习中，交叉熵常用于分类问题中，例如：图像分类、文本分类等。交叉熵的计算方法是：将预测概率分布与真实概率分布进行比较，计算它们之间的差异。交叉熵的值越小，表示模型的预测精度越高。过拟合与欠拟合(OverfittingandUnderfitting)过拟合模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差。说明模型学习了训练集中的噪声，泛化能力差。欠拟合模型在训练集和测试集上表现都较差。说明模型没有学习到数据的有效信息，模型过于简单。过拟合和欠拟合是机器学习中常见的问题。过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差；欠拟合是指模型在训练集和测试集上表现都较差。为了避免过拟合和欠拟合，需要选择合适的模型复杂度，并使用正则化方法等技术。正则化方法(Regularization)：L1,L21L1正则化将权重绝对值的和加入损失函数中，使权重稀疏化，减少模型复杂度。2L2正则化将权重平方的和加入损失函数中，限制权重的大小，防止模型过拟合。正则化是一种常用的防止过拟合的方法。L1正则化和L2正则化是两种常见的正则化方法。L1正则化将权重绝对值的和加入损失函数中，使权重稀疏化，减少模型复杂度。L2正则化将权重平方的和加入损失函数中，限制权重的大小，防止模型过拟合。选择合适的正则化方法和正则化系数对于模型的性能至关重要。Dropout正则化随机失活在训练过程中，随机地将一部分神经元的输出设置为0，减少神经元之间的依赖，提高模型的泛化能力。Dropout是一种常用的正则化方法，它通过在训练过程中随机地将一部分神经元的输出设置为0，减少神经元之间的依赖，提高模型的泛化能力。Dropout可以有效地防止过拟合，提高模型的性能。Dropout的比例是一个重要的超参数，需要根据具体情况进行调整。通常情况下，Dropout的比例设置为0.2到0.5之间。数据增强(DataAugmentation)旋转将图像旋转一定的角度，增加模型的鲁棒性。平移将图像平移一定的距离，增加模型的鲁棒性。缩放将图像缩放一定的比例，增加模型的鲁棒性。数据增强是一种常用的提高模型性能的方法。通过对训练数据进行一定的变换，例如：旋转、平移、缩放、翻转等，增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。数据增强可以有效地防止过拟合，提高模型的性能。数据增强的方法有很多种，需要根据具体情况选择合适的方法。卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs)卷积层提取图像的局部特征。1池化层降低特征图的维度，减少计算量。2全连接层将特征图映射到输出类别。3卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理图像数据的神经网络。CNN通过卷积层、池化层和全连接层等组件，提取图像的局部特征，并最终将特征映射到输出类别。CNN在图像识别、目标检测、图像分割等领域取得了显著的成果，是目前最常用的图像处理算法之一。卷积操作(ConvolutionOperation)1特征图2卷积核3输入图像卷积操作是CNN中的核心操作。通过卷积核在输入图像上滑动，计算卷积核与输入图像的局部区域的点积，得到特征图。卷积核可以学习图像的局部特征，例如：边缘、角点等。不同的卷积核可以学习不同的特征。卷积操作可以有效地提取图像的特征，并减少参数数量。池化层(PoolingLayers)：最大池化,平均池化1选择池化方式2设定池化窗口大小3滑动窗口，计算池化结果池化层是CNN中的一个重要组件，用于降低特征图的维度，减少计算量。池化层有两种常见的类型：最大池化和平均池化。最大池化选择池化窗口中的最大值作为输出，平均池化计算池化窗口中的平均值作为输出。池化层可以有效地降低特征图的维度，减少计算量，并提高模型的鲁棒性。CNN架构：LeNet-5层描述卷积层提取图像的局部特征。池化层降低特征图的维度，减少计算量。全连接层将特征图映射到输出类别。LeNet-5是一种经典的CNN架构，由YannLeCun等人于1998年提出。LeNet-5主要用于手写数字识别。LeNet-5的架构包括卷积层、池化层和全连接层。LeNet-5的架构简单，但效果良好，是CNN发展史上的一个重要里程碑。CNN架构：AlexNetAlexNet是一种经典的CNN架构，由AlexKrizhevsky等人于2012年提出。AlexNet在ImageNet图像分类竞赛中取得了冠军，并引起了人们对深度学习的广泛关注。AlexNet的架构包括卷积层、池化层和全连接层，并使用了ReLU激活函数和Dropout正则化等技术。AlexNet的成功证明了深度学习在图像处理领域的强大能力。CNN架构：VGGNetVGG16包含13个卷积层和3个全连接层。VGG19包含16个卷积层和3个全连接层。VGGNet是一种经典的CNN架构，由KarenSimonyan和AndrewZisserman等人于2014年提出。VGGNet探索了CNN的深度对模型性能的影响。VGGNet的架构包括卷积层和池化层，并使用了较小的卷积核。VGGNet的架构简单，但效果良好，是CNN发展史上的一个重要里程碑。VGGNet有两种常见的变体：VGG16和VGG19。CNN架构：ResNet残差连接通过残差连接，将浅层的特征传递到深层，解决梯度消失问题，使模型能够训练更深的网络。更深的网络ResNet可以训练非常深的网络，例如：152层，提高模型的性能。ResNet是一种经典的CNN架构，由KaimingHe等人于2015年提出。ResNet通过引入残差连接，将浅层的特征传递到深层，解决了梯度消失问题，使模型能够训练更深的网络。ResNet可以训练非常深的网络，例如：152层，提高模型的性能。ResNet在图像识别、目标检测、图像分割等领域取得了显著的成果。CNN应用：图像分类1图像识别识别图像中的物体属于哪个类别，例如：猫、狗、鸟等。2人脸识别识别图像中的人脸，例如：识别身份、进行人脸验证等。3医学图像分析分析医学图像，例如：检测肿瘤、诊断疾病等。图像分类是CNN的一个重要应用。CNN可以通过学习图像的特征，识别图像中的物体属于哪个类别。图像分类可以应用于很多领域，例如：图像识别、人脸识别、医学图像分析等。随着技术的不断发展，图像分类将在更多领域发挥重要作用，推动社会进步。CNN应用：目标检测定位目标在图像中定位目标的位置，并用boundingbox标出目标的位置。目标检测是CNN的一个重要应用。CNN可以通过学习图像的特征，在图像中定位目标的位置，并用boundingbox标出目标的位置。目标检测可以应用于很多领域，例如：自动驾驶、智能监控、机器人等。随着技术的不断发展，目标检测将在更多领域发挥重要作用，推动社会进步。CNN应用：图像分割像素级别分类将图像中的每个像素进行分类，例如：将图像分割成不同的区域，例如：天空、地面、物体等。图像分割是CNN的一个重要应用。CNN可以将图像中的每个像素进行分类，例如：将图像分割成不同的区域，例如：天空、地面、物体等。图像分割可以应用于很多领域，例如：自动驾驶、医学图像分析、遥感图像分析等。随着技术的不断发展，图像分割将在更多领域发挥重要作用，推动社会进步。循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks,RNNs)序列数据处理序列数据，例如：文本、语音、视频等。1记忆功能具有记忆功能，能够记住之前的状态信息，并用于后续的预测。2循环结构通过循环结构，将之前的状态信息传递到下一个时刻，实现对序列数据的处理。3循环神经网络（RNN）是一种专门用于处理序列数据的神经网络。RNN具有记忆功能，能够记住之前的状态信息，并用于后续的预测。RNN通过循环结构，将之前的状态信息传递到下一个时刻，实现对序列数据的处理。RNN在自然语言处理、语音识别、视频分析等领域取得了显著的成果。RNN结构与时间反向传播(BackpropagationThroughTime,BPTT)1计算梯度2展开RNN3前向传播时间反向传播（BPTT）是RNN的训练算法。BPTT通过将RNN在时间上展开，将RNN看作一个深层神经网络，然后使用反向传播算法计算梯度。BPTT可以有效地训练RNN，但存在梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决梯度消失和梯度爆炸的问题，人们提出了LSTM和GRU等RNN变体。RNN变体：LSTM(LongShort-TermMemory)1遗忘门决定哪些信息需要遗忘。2输入门决定哪些信息需要更新。3输出门决定哪些信息需要输出。LSTM（LongShort-TermMemory）是一种改进的RNN结构，它通过引入门控机制，解决了RNN的梯度消失问题，能够有效地处理长序列数据。LSTM的门控机制包括遗忘门、输入门和输出门。遗忘门决定哪些信息需要遗忘，输入门决定哪些信息需要更新，输出门决定哪些信息需要输出。LSTM在自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域取得了显著的成果。RNN变体：GRU(GatedRecurrentUnit)门描述更新门控制前一时刻的状态对当前状态的影响。重置门控制前一时刻的状态对当前输入的影响。GRU（GatedRecurrentUnit）是一种改进的RNN结构，它比LSTM更简单，但效果与LSTM相近。GRU通过引入更新门和重置门，解决了RNN的梯度消失问题，能够有效地处理长序列数据。更新门控制前一时刻的状态对当前状态的影响，重置门控制前一时刻的状态对当前输入的影响。GRU在自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域取得了显著的成果。RNN应用：文本生成诗歌生成小说生成代码生成文本生成是RNN的一个重要应用。RNN可以通过学习大量的文本数据，生成新的文本。文本生成可以应用于很多领域，例如：诗歌生成、小说生成、代码生成等。随着技术的不断发展，文本生成将在更多领域发挥重要作用，推动社会进步。利用RNN进行文本生成，可以模拟人类的写作风格，创作出各种类型的文本。RNN应用：机器翻译序列到序列将一种语言的序列数据转换为另一种语言的序列数据。机器翻译是RNN的一个重要应用。RNN可以通过学习大量的翻译数据，将一种语言的序列数据转换为另一种语言的序列数据。机器翻译可以应用于很多领域，例如：跨语言交流、国际贸易、文化交流等。随着技术的不断发展，机器翻译将在更多领域发挥重要作用，推动社会进步。机器翻译的质量不断提高，使得跨语言交流更加便捷。RNN应用：语音识别语音转文本将语音信号转换为文本数据。语音识别流程包括：语音信号采集、特征提取、声学模型训练、语言模型训练等。语音识别是RNN的一个重要应用。RNN可以通过学习大量的语音数据，将语音信号转换为文本数据。语音识别可以应用于很多领域，例如：智能助手、语音搜索、语音控制等。随着技术的不断发展，语音识别将在更多领域发挥重要作用，推动社会进步。语音识别的准确率不断提高，使得人机交互更加自然便捷。自编码器(Autoencoders)1编码器将输入数据压缩成低维表示。2解码器将低维表示重构为原始数据。自编码器是一种神经网络，它通过学习将输入数据压缩成低维表示，然后再将低维表示重构为原始数据。自编码器包括编码器和解码器两个部分。编码器将输入数据压缩成低维表示，解码器将低维表示重构为原始数据。自编码器可以用于数据降维、特征提取、数据去噪等。变分自编码器(VariationalAutoencoders,VAEs)概率分布将数据编码成概率分布，而不是一个固定的向量。变分自编码器（VAE）是一种改进的自编码器，它将数据编码成概率分布，而不是一个固定的向量。VAE可以用于生成新的数据，例如：图像生成、文本生成等。VAE在生成对抗网络（GAN）中也得到了广泛的应用。VAE通过学习数据的概率分布，可以生成更加真实和多样化的数据。生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GANs)生成器生成尽可能逼真的假数据，欺骗判别器。判别器判断输入数据是真实的还是假的，区分生成器生成的数据和真实数据。生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，它通过生成器和判别器的对抗训练，生成尽可能逼真的假数据。生成器生成尽可能逼真的假数据，欺骗判别器；判别器判断输入数据是真实的还是假的，区分生成器生成的数据和真实数据。GAN在图像生成、图像修复、图像风格迁移等领域取得了显著的成果。GAN的组成：生成器与判别器生成器将随机噪声转换为逼真的图像。1判别器区分真实图像和生成器生成的图像。2生成对抗网络（GAN）由生成器和判别器组成。生成器将随机噪声转换为逼真的图像，判别器区分真实图像和生成器生成的图像。生成器和判别器相互对抗，共同提高模型的性能。生成器的目标是生成尽可能逼真的图像，欺骗判别器；判别器的目标是准确地区分真实图像和生成器生成的图像。通过对抗训练，生成器和判别器的性能不断提高，最终生成器可以生成非常逼真的图像。GAN的训练过程1生成器生成假数据2判别器判断真假3更新生成器和判别器GAN的训练过程是一个对抗的过程。首先，生成器生成假数据；然后，判别器判断输入数据是真实的还是假的；最后，根据判别器的结果，更新生成器和判别器的参数。通过不断地迭代，生成器生成的假数据越来越逼真，判别器的判断能力也越来越强。最终，生成器可以生成非常逼真的假数据，判别器难以区分真假数据。GAN应用：图像生成1生成新的图像根据已有的图像数据，生成新的图像。2图像风格迁移将一张图像的风格迁移到另一张图像上。3超分辨率图像生成将低分辨率图像转换为高分辨率图像。GAN在图像生成领域有着广泛的应用，例如：生成新的图像、图像风格迁移、超分辨率图像生成等。GAN可以根据已有的图像数据，生成新的图像，例如：生成新的动漫人物、生成新的风景照片等。GAN可以将一张图像的风格迁移到另一张图像上，例如：将一张普通照片转换为油画风格。GAN可以将低分辨率图像转换为高分辨率图像，提高图像的清晰度。GAN应用：图像修复应用场景描述图像去噪去除图像中的噪声，提高图像的质量。图像修复修复图像中的缺失部分，恢复图像的完整性。GAN在图像修复领域也有着广泛的应用，例如：图像去噪、图像修复等。GAN可以去除图像中的噪声，提高图像的质量。GAN可以修复图像中的缺失部分，恢复图像的完整性。图像修复在文物修复、老照片修复等领域有着重要的应用价值。注意力机制(AttentionMechanism)注意力机制是一种深度学习技术，它可以让模型更加关注输入数据中重要的部分，而忽略不重要的部分。注意力机制在自然语言处理、图像处理等领域得到了广泛的应用。注意力机制可以有效地提高模型的性能，尤其是在处理长序列数据时。Self-Attention内部关联计算输入序列内部各个元素之间的关联程度。Self-Attention是一种特殊的注意力机制，它可以计算输入序列内部各个元素之间的关联程度。Self-Attention在Transformer网络中得到了广泛的应用，并取得了显著的成果。Self-Attention可以有效地捕捉长距离依赖关系，提高模型的性能。Transformer网络Self-Attention使用Self-Attention机制，捕捉长距离依赖关系。并行计算支持并行计算，提高训练速度。Transformer网络是一种基于注意力机制的深度学习模型。Transformer网络使用Self-Attention机制，捕捉长距离依赖关系，并支持并行计算，提高训练速度。Transformer网络在自然语言处理领域取得了显著的成果，例如：机器翻译、文本生成等。Transformer应用：自然语言处理1机器翻译将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本。2文本生成根据已有的文本数据，生成新的文本。3文本分类将文本数据划分到不同的类别中。Transformer网络在自然语言处理领域有着广泛的应用，例如：机器翻译、文本生成、文本分类等。Transformer网络可以有效地处理长序列文本数据，提高模型的性能。Transformer网络是目前自然语言处理领域最常用的模型之一。Transformer应用：机器翻译(Transformer)跨语言将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本，实现跨语言交流。Transformer网络在机器翻译领域取得了显著的成果。Transformer网络可以有效地处理长序列文本数据，提高翻译的质量。Transformer网络是目前机器翻译领域最常用的模型之一。Transformer网络的出现，使得机器翻译的质量得到了显著的提高，促进了跨语言交流的发展。图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNNs)图结构数据处理图结构数据，例如：社交网络、知识图谱等。节点关系学习节点之间的关系，提取图的特征。图神经网络（GNN）是一种专门用于处理图结构数据的神经网络。GNN可以学习节点之间的关系，提取图的特征。GNN在社交网络分析、知识图谱、推荐系统等领域取得了显著的成果。GNN可以有效地处理图结构数据，提高模型的性能。GNN的基本概念：图的表示节点表示图中的实体。1边表示节点之间的关系。2邻接矩阵表示节点之间的连接关系。3图的表示是GNN的基础。图可以用节点、边和邻接矩阵来表示。节点表示图中的实体，边表示节点之间的关系，邻接矩阵表示节点之间的连接关系。不同的图可以用不同的表示方法。选择合适的图表示方法对于GNN的性能至关重要。GNN的类型：图卷积网络(GCN)1卷积操作2聚合邻居信息3更新节点表示图卷积网络（GCN）是一种常用的GNN类型。GCN通过卷积操作，聚合邻居信息，更新节点表示。GCN可以有效地学习图的结构特征，提高模型的性能。GCN在节点分类、图分类、链接预测等任务中取得了显著的成果。GNN的类型：图注意力网络(GAT)1注意力机制2学习邻居权重3更新节点表示图注意力网络（GAT）是一种常用的GNN类型。GAT通过注意力机制，学习邻居权重，更新节点表示。GAT可以自适应地学习邻居的重要性，提高模型的性能。GAT在节点分类、图分类、链接预测等任务中取得了显著的成果。GNN应用：社交网络分析应用场景描述用户关系分析分析用户之间的关系，例如：好友关系、关注关系等。社区发现发现社交网络中的社区结构，例如：兴趣小组、社交圈子等。GNN在社交网络分析领域有着广泛的应用，例如：用户关系分析、社区发现等。GNN可以分析用户之间的关系，例如：好友关系、关注关系等。GNN可以发现社交网络中的社区结构，例如：兴趣小组、社交圈子等。社交网络分析可以应用于推荐系统、广告投放、舆情分析等领域。GNN应用：推荐系统电影推荐商品推荐音乐推荐GNN在推荐系统领域也有着广泛的应用，例如：电影推荐、商品推荐、音乐推荐等。GNN可以学习用户和物品之间的关系，提高推荐的准确性。GNN是目前推荐系统领域最常用的模型之一。推荐系统可以根据用户的历史行为，推荐用户感兴趣的物品，提高用户的满意度。深度强化学习(DeepReinforcementLearning)智能决策通过与环境的交互，学习最佳的决策策略。深度强化学习（DRL）是一种结合了深度学习和强化学习的技术。DRL通过深度神经网络来学习强化学习中的策略或价值函数。DRL在游戏、机器人、自动驾驶等领域取得了显著的成果。DRL可以使智能体通过与环境的交互，学习最佳的决策策略，从而完成特定的任务。强化学习基础：马尔可夫决策过程(MDP)状态表示环境的当前状态。动作表示智能体可以采取的行动。奖励表示智能体采取行动后获得的奖励。马尔可夫决策过程（MDP）是强化学习的基础。MDP由状态、动作、奖励和转移概率组成。状态表示环境的当前状态，动作表示智能体可以采取的行动，奖励表示智能体采取行动后获得的奖励，转移概率表示在某个状态下采取某个动作后，转移到下一个状态的概率。强化学习的目标是找到一个策略，使得智能体在MDP中获得的累积奖励最大化。Q-learning算法1Q值函数估计在某个状态下采取某个动作的期望累积奖励。2更新公式使用贝尔曼方程更新Q值函数。3策略选择Q值最大的动作。Q-learning算法是一种常用的强化学习算法。Q-learning算法通过学习Q值函数，估计在某个状态下采取某个动作的期望累积奖励。Q-learning算法使用贝尔曼方程更新Q值函数，并选择Q值最大的动作。Q-learning算法可以找到最佳的策略，使得智能体在MDP中获得的累积奖励最大化。DeepQ-Network(DQN)深度神经网络使用深度神经网络来近似Q值函数。DeepQ-Network（DQN）是一种结合了深度学习和Q-learning的算法。DQN使用深度神经网络来近似Q值函数。DQN在Atari游戏中取得了显著的成果。DQN可以使智能