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深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，重点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。因此，建设2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、任务3-6所示。
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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，重点如金融、重点互联网用户分析、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。复旦大学陈新课题组对单根丝纤维进行了红外显微谱学研究[12]，建设结合了同步辐射红外光谱技术和同步辐射X射线衍射技术，建设对内部丝蛋白的二级结构进行了定量分析，得到了微观结构与纤维宏观力学性能的关系，如图13所示。
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