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文档摘要

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深度学习：强化学习：强化学习在游戏中的应用

1深度学习基础

1.1神经网络与反向传播

1.1.1神经网络原理

神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，由大量节点（神经元）组成，这些节点通过连接权重相互连接。神经网络可以处理复杂的数据模式，通过学习数据中的特征来进行分类、回归等任务。神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。

1.1.2反向传播算法

反向传播算法是神经网络训练过程中的核心算法，用于最小化网络预测与实际结果之间的误差。它通过计算损失函数对权重的梯度，然后使用梯度下降法更新权重，使网络逐渐学习到数据的内在规律。

代码示例：使用