Выбор правильного типа нейронной сети

У меня есть проблема контролируемого обучения, при которой моему алгоритму будет предоставлен набор обучающих примеров для определения того, является ли форма квадратом круга. Мне было интересно, какой тип ИНС будет лучшим. Я знаю, что вы можете выбрать перцептрон, если данные линейно разделимы ... Конечно, я могу легко получить гиперплоскость, которая делит мои квадраты и кружится вверх? Так разве перцептрон - не достаточно хороший выбор? Однако разве многослойные сети прямого распространения не используются чаще? Что является естественным выбором и почему?

На следующем изображении показаны данные обучения, передаваемые системе. Сетевой сети необходимо классифицировать двумерные данные A = [a1, a2] на квадраты и круги.

Спасибо.