DQN中神经网络的训练过程是什么

DQN（Deep Q-Network）是一种基于深度学习的强化学习算法，其神经网络的训练过程可以分为以下几步：

1. 根据环境状态，神经网络输出每个可行动作的 Q 值（即该动作的预期收益）；
2. 根据一定的策略（如 $\epsilon$-greedy 策略），选择当前动作；
3. 执行当前动作，观测环境反馈的奖励和下一状态；
4. 根据下一状态，更新神经网络的目标 Q 值；
5. 计算当前动作的 Q 值与目标 Q 值的差距，作为网络的损失函数；
6. 通过反向传播算法，更新神经网络的参数，使网络输出的 Q 值逐渐接近目标 Q 值；
7. 重复执行以上步骤，直到收敛或达到预设的训练次数。

需要注意的是，DQN中的神经网络训练过程是基于经验回放（Experience Replay）的，即先将智能体在环境中获得的经验存储到经验池中，再从中随机抽取一批经验进行训练，这样可以减少训练过程中的相关性和偏差，提高网络的收敛性和稳定性。