我有一堆颗粒，我想把他们分为3类，用什么样的机器学习方法以及神经网络？

对于将颗粒分为三类的问题，可以使用监督学习中的分类算法来解决。其中比较常用的算法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、神经网络等。其中，神经网络在图像分类任务中表现较为出色，也可以应用于颗粒分类问题。可以考虑使用卷积神经网络（CNN）来解决该问题，因为CNN具有对图像数据进行特征提取和分类的优势。

具体来说，可以使用Keras或PyTorch等深度学习框架来实现该任务。首先，需要将颗粒的图像进行预处理，例如将其缩放到相同的大小，并进行归一化处理。然后，可以构建一个卷积神经网络模型，包括卷积层、池化层、全连接层等。最后，使用交叉熵等损失函数和随机梯度下降等优化算法进行模型训练。

需要注意的是，在训练模型之前，需要准备好标注好的颗粒图像数据集，并将其分为训练集、验证集和测试集。同时，可以通过调整模型的结构和超参数来提高模型的分类准确率。