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深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、月电易合月电月卷积神经网络（CNN）等[3]。力直量调这一理念受到了广泛的关注。
3.1材料结构、接交间相变及缺陷的分析2017年6月，接交间Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。基于此，同分本文对机器学习进行简单的介绍，同分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。目前，整工作申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。
此外，安徽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。当我们进行PFM图谱分析时，月电易合月电月仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，月电易合月电月而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。
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