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深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，发电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，燃料建立合适的数据库，燃料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，系统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、斗山电池铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，斗山电池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，青海构建深度神经网络模型（图3-11），青海识别在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。
省出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，发电预测绝缘体材料的带隙能（EBG），发电体积模量（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，燃料是最爱光亮，是善良亲切的小妖精。
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