可以将使用人工神经网络的模型视为多线性回归模型吗？

【问题标题】：Can a model using Artificial Neural Networks be considered as a multi linear regression model?可以将使用人工神经网络的模型视为多线性回归模型吗？
【发布时间】：2019-06-18 01:18:15
【问题描述】：

我的任务是为预测问题构建多线性回归模型（输入参数具有数值和分类变量的组合）。

如果我使用人工神经网络 (ANN) 来构建一个进行预测的模型，那可以是多线性回归模型还是深度学习模型？如果我可以使用 ann 来构建多元线性回归模型，我会感到困惑。

【问题讨论】：

标签： machine-learning keras neural-network deep-learning linear-regression

【解决方案1】：

如果您想使用神经网络构建多元线性回归模型，您可以。这只是一个没有非线性/激活函数的模型（没有 relu、sigmoid）。

因此，它是完全线性的，因此它只有一层深（额外的层是多余的）并且不符合深度学习的条件。

如果你看看 Tensorflow 或 Keras 是如何进行回归的，它实际上是一个没有激活的密集层。

【讨论】：

谢谢马修！！因此，如果我构建一个带有隐藏层（可能是多余的）但没有激活函数的神经网络，它可以是一个多线性回归模型。我的理解正确吗？
这不是“可能是多余的”，而是多余的并导致数值不稳定。