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深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，达斯的衣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。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、给耐广告无监督学习、半监督学习以及强化学习。

此外，克打目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。为了解决这个问题，阿迪2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，达斯的衣但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。

再者，给耐广告随着计算机的发展，给耐广告许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。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，克打如金融、克打互联网用户分析、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。

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