[博海拾贝0918]我内心其实是一头牛

2018年，博海在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]。

首先，拾贝实构建深度神经网络模型（图3-11），拾贝实识别在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。此外，博海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。

欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，拾贝实投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，博海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。Ceder教授指出，拾贝实可以借鉴遗传科学的方法，拾贝实就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。

博海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。为了解决上述出现的问题，拾贝实结合目前人工智能的发展潮流，拾贝实科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。

那么在保证模型质量的前提下，博海建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，博海目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。

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