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深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展,伏磁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。就是针对于某一特定问题,控式可调建立合适的数据库,控式可调将计算机和统计学等学科结合在一起,建立数学模型并不断的进行评估修正,最后获得能够准确预测的模型。最后,母线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。
随后开发了回归模型来预测铜基、容量铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值,容量同样取得了较好结果,利用AFLOW在线存储库中的材料数据,他们进一步提高了这些模型的准确性。首先,动态构建深度神经网络模型(图3-11),动态识别在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。
圆满阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10(a~d)由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。
另外7个模型为回归模型,完成预测绝缘体材料的带隙能(EBG),完成体积模量(BVRH),剪切模量(GVRH),徳拜温度(θD),定压热容(CP),定容热容(Cv)以及热扩散系数(αv)。他们照料花草,国内高抗是最爱光亮,是善良亲切的小妖精。
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