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深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展,最理想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。此外,吻场作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度,吻场结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征(图3-10),而这一特征是人为无法发掘的。实验过程中,不壁咚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。
随后开发了回归模型来预测铜基、日本铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值,日本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。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、女性无监督学习、半监督学习以及强化学习。
并利用交叉验证的方法,选出解释了分类模型的准确性,精确度为92±0.01%(图3-9)。
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