实验室里，林宇的身影被电脑屏幕的光线勾勒得格外清晰。他的眼神紧紧锁定在那满屏复杂的算法代码和数据图表上，仿佛那是一个等待他解开的神秘谜题。
林宇首先将目光聚焦在深度神经网络算法上。他的手指轻轻滑动着鼠标滚轮，屏幕上的代码一行行快速滚动。“深度神经网络，拥有强大的特征提取和模式识别能力。”他喃喃自语，声音在安静的实验室里显得格外清晰。
他打开一个记录着深度神经网络算法在不同项目中应用效果的文档，眉头微皱，仔细对比着各项数据。“在图像识别和语音处理领域，它的表现堪称惊艳，但我们目前的硬件条件难以承受其庞大的计算量。”林宇的手指无意识地敲击着桌面，思考着如何在有限的资源下发挥出它的最大潜力。
他开始尝试对深度神经网络进行简化和压缩。减少神经元的数量、降低网络的层数，每一次的调整都像是在小心翼翼地拆除一颗炸弹的引信，稍有不慎就可能导致整个模型的崩溃。林宇的额头渐渐渗出了细密的汗珠，但他的目光始终坚定而专注。
经过多次试验，林宇发现虽然简化后的网络计算量有所降低，但模型的精度也受到了明显的影响。“这样不行，必须寻找新的思路。”他有些沮丧地摇了摇头，目光转向了强化学习算法。
强化学习算法的代码在屏幕上展开，林宇的眼神中重新燃起了希望。“这种算法能够让模型在与环境的不断交互中自我改进，具有很强的适应性。”他的手指在键盘上快速敲击，模拟着强化学习的过程。
然而，很快他就遇到了难题。强化学习算法的收敛速度太慢，而且容易陷入局部最优解，导致模型无法达到理想的性能。林宇再次陷入了沉思，他在白板上写下了强化学习算法的优缺点，试图从中找到突破点。
“如果能将深度神经网络的强大表示能力与强化学习的自主探索能
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