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邏輯回歸Logistic Regression)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都可以進(jìn)行多類別分類,當(dāng)激活函數(shù)為sigmoid函數(shù),如何以類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真邏輯回歸?
A. 輸入層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)設(shè)定為3
B. 隱藏層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)設(shè)定為0
C. 輸出層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)設(shè)定為3
D. 隱藏層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)設(shè)定為1
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無隱藏層時(shí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等價(jià)于邏輯回歸

在邏輯回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較中,邏輯回歸可以看作是一個(gè)沒有隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)激活函數(shù)為sigmoid函數(shù)時(shí),邏輯回歸的模型結(jié)構(gòu)可以通過一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來仿真。

為了仿真邏輯回歸,我們需要一個(gè)沒有隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。因此,正確答案是:

B: 隱藏層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)設(shè)定為0

以下是專業(yè)分析:

1. **輸入層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)設(shè)定為3**:這個(gè)設(shè)定是合理的,因?yàn)檩斎雽拥墓?jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)取決于輸入特征的數(shù)量。假設(shè)我們有3個(gè)輸入特征,那么輸入層就應(yīng)該有3個(gè)節(jié)點(diǎn)。

2. **隱藏層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)設(shè)定為0**:邏輯回歸沒有隱藏層,它直接從輸入層連接到輸出層。因此,隱藏層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)應(yīng)設(shè)定為0。

3. **輸出層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)設(shè)定為3**:如果進(jìn)行多類別分類(例如有3個(gè)類別),那么輸出層應(yīng)該有3個(gè)節(jié)點(diǎn),每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)類別的概率。注意,這里通常使用softmax激活函數(shù)來確保輸出的概率和為1,而不是sigmoid函數(shù)。

4. **隱藏層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)設(shè)定為1**:這個(gè)選項(xiàng)不正確,因?yàn)檫壿嫽貧w沒有隱藏層。

綜上所述,正確答案是B: 隱藏層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)設(shè)定為0。通過這種方式,可以使用一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來仿真邏輯回歸模型。