深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、通信卷积神经网络（CNN）等[3]。

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、技术技术无监督学习、半监督学习以及强化学习。以上，光纤便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。

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然后，技术技术使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，光纤由于数据的数量和维度的增大，光纤使得手动非原位分析存在局限性。

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