使用机器学习结构的增强机械常微分方程（ODE）模型是一种新颖的方法，可以通过测量数据创建专业知识和现实的高精度，低维模型。我们的探索性研究侧重于培训具有限制循环的物理非线性动力系统的通用微分方程（UDE）模型：勃起振动振荡和电动非线性振荡器的空心罐。我们考虑通过数值模拟产生培训数据的示例，而我们还将建议的建模概念应用于物理实验，允许我们研究各种复杂性的问题。要收集培训数据，因此使用基于控制的延续的方法，因为它不仅捕获稳定，而且使用观察到的系统的不稳定限制周期。此功能使得可以提取有关观察系统的更多信息，而不是标准，开环方法允许。我们使用神经网络和高斯过程作为通用近似器，以及机械模型，对UDE建模方法的准确性和稳健性进行了关键评估。我们还突出显示可能在培训过程中遇到的潜在问题，指示当前建模框架的限制。
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天文学家通常已经着手通过从头开始创建自己的表示来解决监督的机器学习问题。我们表明，经过训练的深度学习模型，可以回答每个星系动物园贴花问题问题，即学习星系的有意义的语义表示，这些语义表示对于从未训练过的新任务很有用。我们利用这些表示形式优于最近对研究大型星系样本至关重要的实际任务的方法。第一个任务是识别与查询星系相似的形态的星系。给定一个星系为人类分配了一个免费文本标签（例如“ #diffuse”），我们可以找到与大多数标签匹配该标签的星系。第二个任务是确定特定研究人员最有趣的异常。我们的方法在识别最有趣的100个异常（由Galaxy Zoo 2志愿者判断）方面是100％准确的。第三个任务是调整模型来仅使用少数新标记的星系解决新任务。与从陆地图像（ImageNet）或从头开始训练的模型相比，从我们的表示形式进行微调的模型可以更好地识别环形星系。我们用很少的新标签解决每个任务；一个（用于相似性搜索）或数百个（用于异常检测或微调）。这挑战了长期以来的观点，即深度监督方法需要新的大型标签数据集，以便在天文学中实际使用。为了帮助社区受益于我们验证的模型，我们发布了我们的微调代码Zoobot。没有先前经验的研究人员可以访问Zoobot。
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我们介绍了Galaxy动物园贴花：SDSS DR8占地面积的星系中的黑色能量相机传统调查图像的详细视觉形态学分类。更深的贴花图像（R = 23.6与SDSS的r = 22.2）显示螺旋臂，弱杆和在SDSS成像中未见的潮汐功能。为了最佳利用较大的贴花图像，志愿者从一套新的答案中选择，旨在提高对合并和酒吧的敏感性。 Galaxy动物园志愿者提供750万个单独的分类超过314,000个星系。 140,000个星系收到至少30分类，足以准确测量像条状的详细的形态，其余的收到约5.所有分类都用于培训贝叶斯卷积神经网络的集合（一种最先进的深度学习方法）预测所有314,000个星系的详细形态的后海外。当衡量自信的志愿者分类时，每个问题的网络大约有99％。形态学是每个星系的基本特征;我们的人机和机器分类是理解星系如何发展的准确和详细资源。
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