论文完成蓝图初步定义

paper/sections/01_introduction.tex

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+\section{引言}
+
+\subsection{研究背景}
+2048游戏自2014年发布以来，因其简单的规则和复杂的策略性而广受欢迎。
+作为一个完全信息的确定性游戏（除了新数字的随机生成），2048为研究自监督人工智能算法提供了一个理想的测试平台。
+
+\subsection{研究动机}
+传统的卷积神经网络(CNN)在处理2048游戏时存在以下局限性：
+\begin{itemize}
+    \item 固定的感受野限制了对全局信息的捕获
+    \item 缺乏对位置关系的显式建模
+    \item 难以处理不同位置间的长距离依赖关系
+\end{itemize}
+
+Self-attention机制的出现为解决这些问题提供了新的思路。通过引入2D相对位置编码，我们可以：
+\begin{itemize}
+    \item 显式建模网格中任意两个位置间的关系
+    \item 捕获全局的状态信息
+    \item 学习位置无关的特征表示
+\end{itemize}
+
+\subsection{符号定义}
+\begin{itemize}
+    \item 棋盘矩阵 $K$
+    \item 矩阵元素 $K_{i,j}$
+    \item 方块数字 $N$
+    \item 对数变化后的方块数字 $N' = \log_2(N)$
+    \item 对数变化后的矩阵 $K'$
+\end{itemize}