在讨论神经网络的变形时，我们通常指的是那些与神经网络结构或原理有一定关联的模型。让我们逐一分析选项：

A: 逻辑回归（Logistic Regression）
- 逻辑回归可以被视为单层神经网络的一个特例。它实际上是一个没有隐藏层的神经网络，输出层使用的是逻辑函数（sigmoid 或 softmax），因此可以认为是神经网络的一个变形。

B: 线性回归（Linear Regression）
- 线性回归是一个线性模型，通常不被认为是神经网络的变形。然而，线性回归可以被视为没有激活函数和隐藏层的神经网络。因此，虽然它在结构上与神经网络有相似之处，但不具备神经网络的非线性变换能力。

C: 贝式分类（Bayes Net）
- 贝叶斯网络是一种概率图模型，主要用于表示随机变量及其条件依赖性。它与神经网络的结构和计算方式截然不同，因此不被认为是神经网络的变形。

D: 非线性回归（Nonlinear Regression）
- 非线性回归涉及拟合非线性关系的模型。神经网络由于其多层结构和非线性激活函数，天然适合进行非线性回归任务。因此，神经网络可以被用作非线性回归模型的一种实现方式，但非线性回归本身并不是神经网络的变形。

综上所述，正确答案是A（逻辑回归），因为它可以被视为单层神经网络的一个特例。