DeepLearning4j是一个用于构建深度学习模型的开源库，它也提供了一些用于强化学习的功能。在DeepLearning4j中构建和应用强化学习模型包括以下步骤：
定义环境：首先需要定义一个强化学习环境，包括状态空间、动作空间、奖励函数等。可以使用DeepLearning4j提供的环境接口来创建自定义环境。
定义模型：接下来需要定义一个强化学习模型，通常是一个深度神经网络。可以使用DeepLearning4j提供的神经网络接口来构建模型。
定义策略：然后需要定义一个策略，用于在给定状态下选择动作。可以使用DeepLearning4j提供的策略接口来实现不同的策略，如ε-贪心策略、Softmax策略等。
训练模型：接下来需要使用强化学习算法来训练模型。可以使用DeepLearning4j提供的强化学习算法来实现不同的训练算法，如Q-learning、深度Q网络等。
应用模型：最后可以使用训练好的模型来在实际环境中应用，进行决策并获得奖励。
总的来说，在DeepLearning4j中构建和应用强化学习模型需要定义环境、模型和策略，然后使用强化学习算法来训练模型，并最终在实际环境中应用模型。DeepLearning4j提供了丰富的工具和接口来帮助用户完成这些步骤。
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