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图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，年第如金融、年第互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。框架（e）分层域结构的横截面的示意图。此外，采购随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。
随后开发了回归模型来预测铜基、交候铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，交候同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，选人它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。
国网公示这一理念受到了广泛的关注。
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