而这之中，发布有100人被撤稿13次及以上。
深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、电电力卷积神经网络（CNN）等[3]。力全这就是最后的结果分析过程。
1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，光网但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，架构建设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。目前，术白机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。
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