Преподаватель, вероятно, говорил о сверточной нейронной сети (CNN),так как этот тип нейронных сетей часто используется для сложных задач классификации и прогнозирования, особенно в области обработки изображений и видео.

Давайте рассмотрим каждый из упомянутых типов нейронных сетей, чтобы понять, почему сверточная нейронная сеть является наиболее подходящей для таких задач:

• Сверточная нейронная сеть (CNN):
  • Специально разработана для обработки данных с сетчатой структурой, такими как изображения.
  • Использует свертки для выделения признаков, что позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных.
  • Часто используется в задачах классификации изображений, распознавания объектов и даже в задачах прогнозирования временных рядов.
• Рекуррентная нейронная сеть (RNN):
  • Предназначена для обработки последовательных данных, таких как текст или временные ряды.
  • Хорошо справляется с задачами, где важен контекст и последовательность данных, например, в задачах обработки естественного языка.
• Многослойный персептрон (MLP):
  • Базовая форма нейронной сети, которая состоит из нескольких слоев нейронов.
  • Подходит для задач классификации и регрессии, но не так эффективен для обработки изображений или последовательных данных, как CNN или RNN.

Таким образом, если речь идет о сложных задачах классификации и прогнозирования, особенно в контексте изображений, то наиболее подходящим выбором будет сверточная нейронная сеть.