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在卷積神經網絡（CNN）中的應用：Julia可以用來可視化CNN中的卷積層、池化層和全連接層的決策過程，幫助用戶理解網絡是如何進行分類和識別的。
在循環神經網絡（RNN）中的應用：Julia可以用來可視化RNN中的循環層和輸出層的決策過程，幫助用戶理解網絡是如何進行序列預測和生成的。
在深度強化學習中的應用：Julia可以用來可視化深度強化學習中的策略網絡和值函數網絡的決策過程，幫助用戶理解智能體是如何通過與環境交互來學習最優策略的。
在生成對抗網絡（GAN）中的應用：Julia可以用來可視化GAN中的生成器和判別器的決策過程，幫助用戶理解生成對抗網絡是如何進行生成和判別的。
在神經網絡對抗性攻擊中的應用：Julia可以用來可視化神經網絡在受到對抗性攻擊時的決策過程，幫助用戶理解攻擊者是如何通過改變輸入數據來欺騙網絡的。
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