【摘 要】
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深度学习是当前计算机科学的热门研究方向之一,在各种交叉学科领域中有许多重要运用和研究成果。当前,深度学习已经在图像识别及处理方面已经有了接近甚至某些时候超过人脑的学习能力。无论是日常生活中的手机人脸识别、汽车自动驾驶,还是非日常的极小尺度（如细胞图像切割）到极大尺度（卫星遥感）等,深度学习都能够在这些领域中大有作为。深度学习在图像处理方面十分强力,不仅适用于处理真实图像,使还适用于对任何以图像形式
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深度学习是当前计算机科学的热门研究方向之一,在各种交叉学科领域中有许多重要运用和研究成果。当前,深度学习已经在图像识别及处理方面已经有了接近甚至某些时候超过人脑的学习能力。无论是日常生活中的手机人脸识别、汽车自动驾驶,还是非日常的极小尺度（如细胞图像切割）到极大尺度（卫星遥感）等,深度学习都能够在这些领域中大有作为。深度学习在图像处理方面十分强力,不仅适用于处理真实图像,使还适用于对任何以图像形式存在的数据进行分析。这也促进了许多在传统工科领域中与深度学习的结合性研究方向的出现,比如本文所关注的微结构设计领域。微结构设计是材料设计领域和力学领域中的一重要研究方向。由于微结构单胞的机核构型可以使用图像表示,因此将深度学习与微结构设计相结合成为了设计人员重点关注的研究方向之一。然而,该方向的研究仍处于初级阶段,相关成果较少,并未形成系统性研究。卷积神经网络和生成对抗网络是两种深度学习在图像处理方面的重要成果,分别对应图像分类（预测）及图像生成这两类问题。本文针对微结构力学性能预测,以及微结构生成设计这两方面上研究了上述两类神经网络的适用性,并考察了多种网络设计的改变对神经网络预测及生成性能的影响,为深度学习在微结构创新设计中的进一步研究和运用打下基础。
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