被广泛应用于人脸识别以及其他图像和语音识别的深度学习方法方法在帮助天文学家分析星系图像及了解它们如何形成和演变方面展示了潜力。一支由多国科学家组成的科研团队使用计算机模拟星系的形成来训练深度学习算法，该算法随后被证实在分析来自哈勃空间望远镜的星系图像方面表现异常出色，相关研究成果已发表在《天体物理期刊》上。 

　　科研人员利用来自模拟的输出结果生成被模拟星系的模拟图像，并将其用于训练深度学习系统，使其能够识别之前在模拟中确定的星系演变的三个关键阶段。科研人员随后为该系统提供大量真实的哈勃图像用于分类。结果表明，神经网络对模拟星系和真实星系的分类具有高度一致性。 

　　来源：加州大学圣克鲁兹分校