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深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、图片卷积神经网络（CNN）等[3]。那么在保证模型质量的前提下，感受建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，感受目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。

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本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，​​​详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。此外，两张随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

此外，图片作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，图片结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。

近年来，感受这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。下有多深蓝色区域表示距离d保持不变。

多少虚线方框标示受刺激区域。搭建的人工神经系统处理触觉信号的过程可以用典型的卷积神经网络（CNN）模型来描述，中原再加上重叠的感受野的设计，中原该人工神经系统提供了高保真的触觉信息，其可分辨率比最小感受体间距离小两倍。

​​​(B)单个突触（I-III）和跨突触整合（IV）的突触后电位。在传统的电子皮肤架构下，两张需要复杂的读出电路对阵列中每个传感器逐一进行周期性采样。