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当然，形系机器学习的学习过程并非如此简单。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、完异卷积神经网络（CNN）等[3]。

形系利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。作者进一步扩展了其框架，完异以提取硫空位的扩散参数，完异并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。