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實驗室裏，林宇的身影被電腦屏幕的光線勾勒得格外清晰。他的眼神緊緊鎖定在那滿屏複雜的算法代碼和數據圖表上，彷彿那是一個等待他解開的神祕謎題。
林宇首先將目光聚焦在深度神經網絡算法上。他的手指輕輕滑動着鼠標滾輪，屏幕上的代碼一行行快速滾動。“深度神經網絡，擁有強大的特徵提取和模式識別能力。”他喃喃自語，聲音在安靜的實驗室裏顯得格外清晰。
他打開一個記錄着深度神經網絡算法在不同項目中應用效果的文檔，眉頭微皺，仔細對比着各項數據。“在圖像識別和語音處理領域，它的表現堪稱驚豔，但我們目前的硬件條件難以承受其龐大的計算量。”林宇的手指無意識地敲擊着桌面，思考着如何在有限的資源下發揮出它的最大潛力。
他開始嘗試對深度神經網絡進行簡化和壓縮。減少神經元的數量、降低網絡的層數，每一次的調整都像是在小心翼翼地拆除一顆炸彈的引信，稍有不慎就可能導致整個模型的崩潰。林宇的額頭漸漸滲出了細密的汗珠，但他的目光始終堅定而專注。
經過多次試驗，林宇發現雖然簡化後的網絡計算量有所降低，但模型的精度也受到了明顯的影響。“這樣不行，必須尋找新的思路。”他有些沮喪地搖了搖頭，目光轉向了強化學習算法。
強化學習算法的代碼在屏幕上展開，林宇的眼神中重新燃起了希望。“這種算法能夠讓模型在與環境的不斷交互中自我改進，具有很強的適應性。”他的手指在鍵盤上快速敲擊，模擬着強化學習的過程。
然而，很快他就遇到了難題。強化學習算法的收斂速度太慢，而且容易陷入局部最優解，導致模型無法達到理想的性能。林宇再次陷入了沉思，他在白板上寫下了強化學習算法的優缺點，試圖從中找到突破點。
“如果能將深度神經網絡的強大表示能力與強化學習的自主探索能力相結合……”林宇的腦海中突然閃過一個大膽的想法。他立刻投入到相關的研究中，翻閱了大量的學術文獻和技術報告。
在一篇最新的研究論文中，林宇發現了一種將兩種算法融合的創新方法。他興奮地將論文中的關鍵部分摘抄下來，眼睛裏閃爍着激動的光芒。“就是這個！也許這就是解決問題的關鍵。”
