在討論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變形時(shí)，我們通常指的是那些與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)或原理有一定關(guān)聯(lián)的模型。讓我們逐一分析選項(xiàng)：

A: 邏輯回歸（Logistic Regression）
- 邏輯回歸可以被視為單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)特例。它實(shí)際上是一個(gè)沒有隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出層使用的是邏輯函數(shù)（sigmoid 或 softmax），因此可以認(rèn)為是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)變形。

B: 線性回歸（Linear Regression）
- 線性回歸是一個(gè)線性模型，通常不被認(rèn)為是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變形。然而，線性回歸可以被視為沒有激活函數(shù)和隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。因此，雖然它在結(jié)構(gòu)上與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有相似之處，但不具備神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性變換能力。

C: 貝式分類（Bayes Net）
- 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種概率圖模型，主要用于表示隨機(jī)變量及其條件依賴性。它與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和計(jì)算方式截然不同，因此不被認(rèn)為是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變形。

D: 非線性回歸（Nonlinear Regression）
- 非線性回歸涉及擬合非線性關(guān)系的模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其多層結(jié)構(gòu)和非線性激活函數(shù)，天然適合進(jìn)行非線性回歸任務(wù)。因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以被用作非線性回歸模型的一種實(shí)現(xiàn)方式，但非線性回歸本身并不是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變形。

綜上所述，正確答案是A（邏輯回歸），因?yàn)樗梢员灰暈閱螌由窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)特例。