def learn(self): # 从所有内存中抽样批处理内存 if self.memory_counter > self.memory_size:#随机选择一组，减少数据的依赖性 sample_index = np.random.choice(self.memory_size, size=self.batch_size) else: sample_index = np.random.choice(self.memory_counter, size=self.batch_size) batch_memory = self.memory[sample_index, :]#batch_memory是一个二维的 numpy 数组，用于存储从记忆库（memory）中随机选择的一批记忆（memory）数据。 h_train = torch.Tensor(batch_memory[:, 0: self.net[0]])#h_train是这批记忆的前self.net[0]个元素，即输入数据 m_train = torch.Tensor(batch_memory[:, self.net[0]:])#m_train是这批记忆的后面的元素，即标签。 optimizer = optim.Adam(self.model.parameters(), lr=self.lr,betas = (0.09,0.999),weight_decay=0.0001)#是一个 Adam 优化器，用来更新网络的参数，使得误差不断降低。 criterion = nn.BCELoss()#是一个二分类交叉熵损失函数，用来计算网络的预测结果和真实结果的误差，通过反向传播算法更新网络的参数，使得误差不断降低。 self.model.train() optimizer.zero_grad() predict = self.model(h_train)#得到网络的输出结果 loss = criterion(predict, m_train) loss.backward() optimizer.step() # 训练DNN self.cost = loss.item() assert(self.cost > 0) self.cost_his.append(self.cost)这段代码运用了什么方法

这段代码是一个基于深度强化学习的 DQN（Deep Q Network）算法的学习过程。具体来讲，这段代码运用了以下方法：

1. 随机抽样：从记忆库（memory）中随机选择一批记忆数据，以减少数据的依赖性。

2. 深度神经网络（DNN）：使用基于 PyTorch 框架的深度神经网络模型来实现强化学习。

3. Adam 优化算法：使用 Adam 优化器来更新网络的参数，使得误差不断降低。

4. 二分类交叉熵损失函数：使用二分类交叉熵损失函数来计算网络的预测结果和真实结果之间的误差，通过反向传播算法来更新网络的参数。

5. 训练DNN：通过不断地迭代学习过程，使得网络的误差不断降低，从而得到更加准确的预测结果。

总之，这段代码运用了多种深度学习和强化学习的方法，以实现对强化学习问题的自动化学习和决策。