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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,电覆如金融、电覆互联网用户分析、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。为了解决上述出现的问题,盖率结合目前人工智能的发展潮流,盖率科学家发现,我们可以将所有的实验数据,计算模拟数据,整合起来,无论好坏,便能形成具有一定数量的数据库。需要注意的是,超成机器学习的范围非常庞大,有些算法很难明确归类到某一类。
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位岸机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。
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