那种神经网络适用于预测问题

在预测问题中，通常使用的神经网络架构有几种，它们各自适应于不同的数据和任务：

1. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks, FFNNs）**：这是最基础的神经网络类型，用于处理线性和非线性回归问题。例如，全连接层网络（如MLP，Multilayer Perceptron）常用于时间序列预测。

2. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这类网络对序列数据特别有效，通过记忆单元（如LSTM或GRU）能够捕捉时间依赖性，适合于自然语言处理、语音识别和股票价格预测等任务。

3. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：专为解决长期依赖问题而设计，尤其适用于需要考虑历史信息的预测问题，如文本生成、视频预测等。

4. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：在图像或信号数据上效果显著，应用于天气预报、医学影像分析中的疾病预测。

5. **自注意力机制（Self-Attention Networks）**：如Transformer模型，在自然语言处理中广泛应用，尤其是对于文档级别的内容预测和生成任务。

6. **递归神经网络（Recursive Neural Networks, RvNNs）**：针对树结构或图形结构的数据，比如社交网络中的用户行为预测。

选择哪种网络取决于你的具体问题特征，比如数据的时间性、空间结构、输入变量之间的复杂关系等因素。在应用时，可能会结合其他技术，如集成学习或特征工程技术来提升预测性能。