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DeepLearning4j是一個用于構建深度學習模型的開源庫，它也提供了一些用于強化學習的功能。在DeepLearning4j中構建和應用強化學習模型包括以下步驟：
定義環境：首先需要定義一個強化學習環境，包括狀態空間、動作空間、獎勵函數等。可以使用DeepLearning4j提供的環境接口來創建自定義環境。
定義模型：接下來需要定義一個強化學習模型，通常是一個深度神經網絡。可以使用DeepLearning4j提供的神經網絡接口來構建模型。
定義策略：然后需要定義一個策略，用于在給定狀態下選擇動作。可以使用DeepLearning4j提供的策略接口來實現不同的策略，如ε-貪心策略、Softmax策略等。
訓練模型：接下來需要使用強化學習算法來訓練模型。可以使用DeepLearning4j提供的強化學習算法來實現不同的訓練算法，如Q-learning、深度Q網絡等。
應用模型：最后可以使用訓練好的模型來在實際環境中應用，進行決策并獲得獎勵。
總的來說，在DeepLearning4j中構建和應用強化學習模型需要定義環境、模型和策略，然后使用強化學習算法來訓練模型，并最終在實際環境中應用模型。DeepLearning4j提供了豐富的工具和接口來幫助用戶完成這些步驟。
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