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此外，市防孙述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。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，洪防如金融、洪防互联网用户分析、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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为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、立成电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。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，涛主举个简单的例子：涛主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。

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