[問題] 類神經網路的反向傳播與邏輯回歸
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
→
08/28 08:36, , 1F
08/28 08:36, 1F
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？
推
08/29 12:27, , 2F
08/29 12:27, 2F
好的，謝謝您<3
→
09/13 21:06, , 3F
09/13 21:06, 3F
→
09/13 21:11, , 4F
09/13 21:11, 4F
現在也接觸到了如relu之類的存在了，謝謝大大提點！
※ 編輯: st1009 (1.163.157.60), 09/21/2017 19:27:06