Serendipity
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添加完整的强化学习项目报告，包含 LaTeX 源文件、生成的 PDF 文档以及训练过程的可视化图表。主要新增内容包括： - 完整的项目报告（report.tex 和 report.pdf），详细说明 DQN 算法在 Atari Space Invaders 游戏上的实现与实验结果 - 训练曲线、epsilon 衰减曲线和评估结果的可视化图表（PNG 格式） - 更新 generate_plots.py 脚本，改进代码格式和错误处理，支持更灵活的参数配置 - 添加训练好的最佳模型文件（dqn_best.pt）和项目源代码压缩包 - 包含 LaTeX 编译生成的辅助文件（.aux, .log） 这些文件构成了完整的项目交付物，便于复现实验结果和展示项目成果。