此外，東學(xué)目前材料表征技術(shù)手段越來越多，對應(yīng)的圖形數(shù)據(jù)以及維度也越來越復(fù)雜，依靠人力的實(shí)驗(yàn)分析有時往往無法挖掘出材料性能之間的深層聯(lián)系。望岳機(jī)器學(xué)習(xí)分類及對應(yīng)部分算法如圖2-2所示。談跟圖2-2?機(jī)器學(xué)習(xí)分類及算法3機(jī)器學(xué)習(xí)算法在材料設(shè)計(jì)中的應(yīng)用使用計(jì)算模型和機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行材料預(yù)測與設(shè)計(jì)這一理念最早是由加州大學(xué)伯克利分校的材料科學(xué)家GerbrandCeder教授提出。

這就是步驟二：著山做減數(shù)據(jù)收集跟據(jù)這些特征，我們的大腦自動建立識別性別的模型。首先，東學(xué)構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（圖3-11），東學(xué)識別在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)人類的獲得知識或技能的能力，望岳然后利用這些知識和技能解決我們所需要解決的問題的過程。

那么在保證模型質(zhì)量的前提下，談跟建立一個精確的小數(shù)據(jù)分析模型是目前研究者應(yīng)該關(guān)注的問題，談跟目前已有部分研究人員建立了小數(shù)據(jù)模型[10,11]，但精度以及普適性仍需進(jìn)一步優(yōu)化驗(yàn)證。本文對機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法不做過多介紹，著山做減詳細(xì)內(nèi)容課參照機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)書籍進(jìn)行了解。

最后我們擁有了識別性別的能力，東學(xué)并能準(zhǔn)確的判斷對方性別。望岳陰影區(qū)域表示用于創(chuàng)建凹度曲線的區(qū)域圖3-9分類模型精確度圖圖3-10（a~d）由高斯擬合鐵電體計(jì)算的凹面積圖。

Ceder教授指出，談跟可以借鑒遺傳科學(xué)的方法，談跟就像DNA堿基對編碼蛋白質(zhì)等各種生物材料一樣，用材料基因組編碼各種化合物，而實(shí)現(xiàn)這一編碼的工具便是計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)挖掘及機(jī)器學(xué)習(xí)算法等。一旦建立了該特征，著山做減該工作流程就可以量化具有統(tǒng)計(jì)顯著性和納米級分辨率的效應(yīng)。