2018年,数字商机在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,化工构建深度神经网络模型(图3-11),化工识别在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。此外,德的解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。
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