首先,王先構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(圖3-11),王先識(shí)別在STEM數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的破壞晶格周期性的缺陷,利用模型的泛化能力在其余的實(shí)驗(yàn)中找到各種類型的原子缺陷。2機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介所謂的機(jī)器學(xué)習(xí)就是賦予計(jì)算機(jī)人類的獲得知識(shí)或技能的能力,生最然后利用這些知識(shí)和技能解決我們所需要解決的問題的過程。并利用交叉驗(yàn)證的方法,樂購(gòu)解釋了分類模型的準(zhǔn)確性,精確度為92±0.01%(圖3-9)。

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實(shí)驗(yàn)過程中,王先研究人員往往達(dá)不到自己的實(shí)驗(yàn)預(yù)期,而產(chǎn)生了很多不理想的數(shù)據(jù)。利用k-均值聚類算法,生最根據(jù)凹陷中心與紅線的距離,對(duì)磁滯回線的轉(zhuǎn)變過程進(jìn)行分類。

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參考文獻(xiàn)[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子揚(yáng),電子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顧:樂購(gòu)認(rèn)識(shí)這些帶你輕松上王者——電催化產(chǎn)氧(OER)測(cè)試手段解析新能源材料領(lǐng)域常見的碳包覆法——應(yīng)用及特點(diǎn)單晶培養(yǎng)秘訣——知己知彼,樂購(gòu)對(duì)癥下方,方能功成。

根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練集是否有對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、王先無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)。水梨:生最水分多,會(huì)一直尿尿,但要注意甜份攝取。

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