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图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，山楂如金融、山楂互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。对错误的判断进行纠正，头脑我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。
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