CNN, RNN e Transformer são famílias de arquiteturas usadas em Deep Learning. Elas não são três níveis de inteligência; são formas distintas de processar estrutura. A escolha depende do tipo de dado, do volume disponível, da latência desejada, do custo e dos modelos que já podem ser reutilizados.

CNN: padrões locais e imagens

Redes convolucionais aplicam filtros a regiões próximas de uma entrada. Isso as tornou populares em tarefas de visão, em que bordas, texturas e formas locais ajudam a construir representações maiores. CNNs também aparecem em outros domínios; a arquitetura não deve ser escolhida só porque o dado contém uma imagem.

RNN: sequência com estado

Redes recorrentes processam uma sequência passo a passo e mantêm um estado que resume o contexto anterior. Variantes como LSTM e GRU foram usadas em linguagem, séries temporais e áudio. Esse processamento sequencial pode limitar o paralelismo e dificultar o aprendizado de dependências muito longas em alguns cenários.

Transformer: atenção entre posições

Transformers usam mecanismos de atenção para relacionar partes de uma sequência. O artigo de 2017 mostrou uma arquitetura baseada em atenção sem recorrer à recorrência do modelo estudado. Desde então, a família se expandiu, mas o nome não garante qualidade superior: dados, tamanho, treinamento, inferência e finalidade continuam decisivos.

Em linhas gerais, CNNs favorecem operações locais e podem ser eficientes em imagens; RNNs mantêm um estado ao avançar pela sequência; Transformers relacionam posições por atenção e costumam permitir mais paralelismo no treino. Esse resumo orienta a investigação, mas não substitui uma comparação com o seu conjunto e o ambiente em que o modelo será executado.

Como comparar sem escolher pela moda

• Para imagens, teste uma CNN ou modelo visual pré-treinado como linha de base.

• Para séries temporais, compare alternativas respeitando a ordem e o horizonte da previsão.

• Para sequências longas, avalie o custo de atenção, memória, latência e alternativas recorrentes ou convolucionais.

• Meça qualidade no mesmo conjunto de teste e registre custo de treino e de uso.

Considere também a forma como o sistema receberá dados. Uma arquitetura que precisa esperar a sequência inteira pode não servir para uma resposta em tempo real. Um método com alto custo de memória pode ser inviável em um dispositivo limitado. O artigo original de uma arquitetura explica a proposta, mas não substitui testes com o seu conjunto e seu ambiente.

Quando houver um modelo pré-treinado adequado, comparar adaptação com treinamento do zero pode economizar tempo e dados. Em qualquer caso, teste o comportamento em entradas fora do exemplo ideal e verifique se a arquitetura atende às restrições do produto.