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深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，低走电力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。回归（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。

此外，理性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。交易结束这样当我们遇见一个陌生人时。因此，附交2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

2018年，易明在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]。首先，高开广东构建深度神经网络模型（图3-11），高开广东识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。

低走电力图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。

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