DQN中神经网络的训练过程是什么

DQN（Deep Q-Network）是一种深度强化学习算法，用于解决马尔可夫决策过程（MDP）中的控制问题。DQN算法的神经网络训练过程主要分为以下几个步骤：

1. 初始化神经网络的参数和经验回放缓存。
2. 在每个时间步，智能体选择动作并执行，将状态、动作、奖励、下一个状态存储在经验回放缓存中。
3. 从经验回放缓存中随机抽样一批数据，用于神经网络的训练。
4. 计算Q值的目标值，即利用贝尔曼方程计算下一个状态的最大Q值，加上当前的奖励。
5. 计算神经网络的Q值输出，并计算Q值的损失函数。
6. 通过反向传播算法更新神经网络的参数，使得损失函数最小化。
7. 定期将当前的神经网络参数复制到目标网络中，用于计算Q值的目标值。

训练过程通常会重复执行若干个回合，直到神经网络收敛到最优策略。