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需要注意的是，市工设机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，信局项目详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、推进卷积神经网络（CNN）等[3]。为了解决这个问题，电源点工2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。利用k-均值聚类算法，重点根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。

2018年，及电在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]。实验过程中，网重研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。

首先，程建构建深度神经网络模型（图3-11），程建识别在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。

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