在今天的休闲编码练习中，我们将从头开始构建一个人工神经网络并训练它对星系进行分类。在机器学习中，多类分类问题是将对象分类为三个或更多类之一的问题。在此示例中，我们将星系图像分类为椭圆形、螺旋形或不规则形。
在开始之前，下面是运行我们的 AI 多类分类算法的 gif：
人工神经网络
在人工智能/深度学习中，人工神经网络是一种数学运算符，它采用输入向量x（特征）并生成输出向量h_θ ( x ) （标签），其中θ表示其值经过训练的矩阵（权重）的集合在具有已知标签的数据集上。例如，输入x可以是展平为向量的图像，输出可以是概率数组，其中第i个条目是输入属于类别i的概率。
神经网络由多层组成。有输入层、一个或多个隐藏层以及最终输出层。数据通过矩阵乘法θ ^(i)从一层传递到下一层，然后应用非线性激活函数g ( x )，该函数 返回 0 到 1 之间的值（考虑接近 1 的值，类似于人脑中的放电神经元）。此外，每层的向量输出都会添加一个偏置项 1，这会在模型训练时根据需要将激活函数向正侧或负侧移动。
神经网络可能类似于以下示意图，其中显示了一个具有三层的示例：
