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深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，据分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。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，析技详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。

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，采集如金融、采集互联网用户分析、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。此外，运维业务应用研究Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，大数由于原位探针的出现，大数使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。

当然，据分机器学习的学习过程并非如此简单。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、析技卷积神经网络（CNN）等[3]。

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