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3.1材料结构、残酷相变及缺陷的分析2017年6月，残酷Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。作者进一步扩展了其框架，真相以提取硫空位的扩散参数，真相并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。最后，看懂将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。
深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、京杭卷积神经网络（CNN）等[3]。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，大运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。
基于此，残酷本文对机器学习进行简单的介绍，残酷并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。
图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3 图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，真相来研究超导体的临界温度。那时候我还小，看懂不懂生崽是什么？只是奇怪我家猫屁股后边有半截形似老鼠的物体，懵懂的对着我妈说:妈，猫拉老鼠了。
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