文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、梦网辅助多维材料表征、梦网获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。

以上，集团便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，清盘由于数据的数量和维度的增大，清盘使得手动非原位分析存在局限性。

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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：梦网原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，集团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。

图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，清盘如金融、清盘互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。

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