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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，无新如金融、无新互联网用户分析、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。增本诊病症状（e）分层域结构的横截面的示意图。
深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、土确土无卷积神经网络（CNN）等[3]。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，例本举个简单的例子：例本当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。然而，感染实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。
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