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深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、全力卷积神经网络（CNN）等[3]。保供这就是最后的结果分析过程。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，度寒但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。
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图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3 图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，分部来研究超导体的临界温度。
深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，全力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。但是到目前为止，保供LSPR诱导的电荷分离机理尚未清楚，仍需要进一步的研究和探索。
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