电镜中的垃圾变黄金—深度神经网络
近十年来，扫描探针、电子显微镜和光学显微镜的光谱成像方法发展迅速，导致了大型多维数据集的兴起。在许多情况下，将高光谱数据降维到较低维度的材料特征参数，要依赖功能拟合，虽然拟合函数的近似形式是已知的，但函数的参数却是需要人为确定的。然而，通过迭代方法实现噪声数据的功能拟合（如最小二乘梯度下降），常常会出现虚假结果。 来自美国橡树林国家实验室的Stephen Jesse领导的团队，提出了一种新的方法，
探针
YXQ . 2019-06-03 940
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