====Астрономические феномены====
Нейронные сети можно использовать для определения и классификация стадий астрономических феноменов галактик <ref>Huertas-Company, M., Primack, J. R., Dekel, A.,et al. 2018, ApJ, 858, 114</ref>, связанных со звездообразованием в них. Особенностью таких задач является необходимость генерировать для них искусственные наборы объектов для обучения ввиду недостаточного количества наблюдаемых феноменов такого типа в реальных данных.
==== Нейронные сети ====
[[ Нейронные сети, перцептрон | Нейронные сети ]] (англ. ''Artificial neural networks, ANN'') используются для решения задач классификации и регрессии. В пример можно привести следующие исследования:
* Определение величины [https://en.wikipedia.org/wiki/Photometric_redshift фотометрического красного смещения] галактик<ref>Vanzella, E., Cristiani, S., Fontana, A., et al.2004, A&A, 423, 761</ref>
* Классификация галактик<ref>Banerji, M., Lahav, O., Lintott, C. J., et al. 2010,MNRAS, 406, 342</ref>
* Измерение [https://astrobites.org/2014/09/30/measuring-galaxy-star-formation/ скорости звездообразования] галактик<ref>Ellison, S. L., Teimoorinia, H., Rosario, D. J., &Mendel, J. T. 2016, MNRAS, 458, L34</ref>
* Классификация<ref>Mahabal, A., Sheth, K., Gieseke, F., et al. 2017,ArXiv e-prints, arXiv:1709.06257</ref> различных видов [https://ru.wikipedia.org/wiki/Кривая_блеска кривых блеска]
* Определения и классификация стадий астрономических феноменов галактик <ref>Huertas-Company, M., Primack, J. R., Dekel, A.,et al. 2018, ApJ, 858, 114</ref>
=== Обучение без учителя ===Алгоритмы [[Общие понятия#Классификация задач машинного обучения | Обучение обучения без учителя ]] ===Алгоритмы обучения без учителя применительно к астрономии имеют особое значение для научных исследований, поскольку они могут быть использованы для извлечения новых знаний из существующих наборов данных и могут способствовать новым открытиям.
==== K-means ====
