dqn_loss.backward() # 反向传播更新参数 self.optimizer.step() 这两步的作用，详细解释

这两步是DQN算法中的关键步骤，用于通过反向传播更新模型的参数。

首先是`dqn_loss.backward()`，它的作用是进行反向传播计算梯度。在前面的代码中，我们已经计算了预测的Q值（q_values）和目标Q值（q_targets）之间的均方误差损失函数（dqn_loss），通过调用`backward()`方法，可以自动计算出各个参数对于损失函数的梯度。

反向传播的过程是通过链式法则将损失函数的梯度从输出层传递到输入层，计算每个参数相对于损失函数的梯度。这样可以得到每个参数的梯度信息，用于后续的参数更新。

接下来是`self.optimizer.step()`，它的作用是根据计算得到的梯度来更新模型的参数。在这段代码中，我们使用了Adam优化器（torch.optim.Adam）来更新模型参数。

优化器的`step()`方法会根据梯度信息和设定的学习率，对模型的参数进行更新。具体来说，它会根据损失函数的梯度和学习率计算参数的变化量，并将变化量应用到模型的参数上。

通过这两步操作，即反向传播和参数更新，模型的参数会根据损失函数的梯度进行调整，从而逐步优化模型的性能。整个DQN算法的目标就是通过不断迭代这两步操作，使模型能够更准确地估计Q值，并提高在强化学习任务中的性能。