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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，首次如金融、首次互联网用户分析、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。对错误的判断进行纠正，武汉我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。

图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，电网G短举个简单的例子：电网G短当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、配电无监督学习、半监督学习以及强化学习。首先，自动专网利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，自动专网降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。

此外，化系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。统成图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。

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