Для задач поиска аналога исследуемого объекта лучше всего подходят нейронные сети, способные работать с векторными представлениями данных, например, с помощью эмбеддингов. Эмбеддинги представляют объекты в пространстве меньшей размерности, сохраняя информацию о их семантической близости.
Одним из наиболее эффективных типов нейронных сетей для таких задач являются сиамские нейронные сети. В сиамской архитектуре две копии одной и той же сети обрабатывают два входа (например, два изображения) и затем вычисляют их сходство в скрытом пространстве. Это позволяет находить аналогии или определять схожесть объектов.
Другим хорошо подходящим типом нейронных сетей являются рекуррентные нейронные сети (RNN) или их модификации, такие как LSTM (Long Short-Term Memory) или GRU (Gated Recurrent Unit). Они могут хорошо обрабатывать последовательные данные и учитывать контекст при поиске аналогов.
Также стоит упомянуть о сверточных нейронных сетях (CNN), которые хорошо подходят для работы с изображениями или другими пространственными данными. Используя сверточные слои, они могут выделять важные признаки объектов, что также может помочь в поиске аналогий.
В целом, выбор наиболее подходящей нейронной сети зависит от конкретной задачи поиска аналога исследуемого объекта, типа данных и доступных ресурсов для обучения и предобработки информации.