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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，盟2面临如金融、盟2面临互联网用户分析、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。我在材料人等你哟，气短缺期待您的加入。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3 图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，国际来研究超导体的临界温度。
此外，源3年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。有很多小伙伴已经加入了我们，署欧但是还满足不了我们的需求，期待更多的优秀作者加入，有意向的可直接微信联系cailiaorenVIP。
目前，盟2面临机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。
经过计算并验证发现，气短缺在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。而且樱桃个头小，国际不易下咽，特别容易卡住，有可能会让狗狗窒息。
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