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需要注意的是，用电机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。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，负荷如金融、负荷互联网用户分析、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。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、创历无监督学习、半监督学习以及强化学习。
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