深度学习在材料表征与性能预测中的应用研究进展
摘要：近年来,深度学习在材料科学领域的应用呈现出日益重要的趋势。其中,材料性能预测作为材料科学研究的核心问题,传统方法受限于表示能力有限与计算复杂度高的挑战。深度学习作为一种基于数据驱动的方法,通过学习大规模数据中的特征表示和模式,为材料表征和性能预测提供了新的解决方案。与传统的机器学习模型相比,深度学习展现出竞争力的优势。本文首先阐述了人工智能、机器学习以及深度学习之间的关联,对经典的深度学习理论进行了概述,包括感知机、图神经网络、序列模型等。随后,详细讨论了深度学习在材料成分和晶体结构表征、材料性能预测模型等方面的重要进展,对数据集、相关模型结构以及建模方法的优势进行了综述。文章进一步探讨了深度学习在材料科学中的模型可解释性,可以更充分地理解模型决策过程。最后,对深度学习在材料领域的发展进行了总结与展望。
