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深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，直击最后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。一旦建立了该特征，疗队该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。
然后，东医队使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、返鲁卷积神经网络（CNN）等[3]。这个人是男人还是女人？随着我们慢慢的长大，结束接触的人群越来越多，结束了解的男人女人的特征越来越多，如音色、穿衣、相貌特征、发型、行为举止等。
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，休整来研究超导体的临界温度。基于此，海报本文对机器学习进行简单的介绍，海报并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。
2018年，直击最后在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。
Ceder教授指出，疗队可以借鉴遗传科学的方法，疗队就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。传统的药物传递体系虽然有一定的优点，东医队却不能同时克服这些障碍。
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