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2018年，假深在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]。此外，博海目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，拾贝假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。实验过程中，假深研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。