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[問題] 類神經網路的反向傳播與邏輯回歸

看板Prob_Solve (計算數學 Problem Solving)作者st1009 (前端攻城師)時間7年前 (2017/08/27 22:09)推噓1(1推 0噓 3→)

留言4則, 3人參與討論串1/1

不好意思，想請請教各位大大，我看一般訓練類神經網路都是使用反向傳播演算法(Backpropagation), 可是我看類神經網路(ANN)與邏輯回歸式(Logistic regression)高度相似，甚至有些人說，邏輯回歸式疊加就是類神經網路！所以我在想，是否我可以用多層的邏輯回歸式，來建立深度學習？並且邏輯回歸式權重雖然可以用BP求得，但是其實也可以直接根據輸入來算吧？而且感覺直接以邏輯回歸式本身計算方法算出權重，應該會比BP更快？可是我似乎都沒看到有人這樣用，是會有甚麼問題嘛？有相關的論文資料嘛？ -- 半壁河山半攻守半爭成敗半悟道許銀川 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.164.99.134 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Prob_Solve/M.1503842998.A.171.html

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andrenvq57

08/28 08:36, , 1^F

08/28 08:36, 1^F

我想到是3種算法，直接把上一層的資料，多算1遍，就可以產生2組資料，再把此2組資料再進行一次LR這樣子法2：原先可能LR是處理6維回歸，我把他變成2個LR，各處理3維回歸, 再將這2組資料LR 法3：原來是6類分類，我再將分類細分成更多類譬如43類，然後LR成6個數值，之後再LR出答案話說...其實我數學不好Q 所以不是很確定我這樣OK嘛？