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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,个离如金融、个离互联网用户分析、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。对错误的判断进行纠正,北极我们的大脑便记住这一特征,并将大脑的模型进行重建,这样就能更准确的有性别的区别。
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此外,个离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。北极图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。
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