La rete neurale per risolvere la regressione lineare dovrebbe avere un livello di input, un livello nascosto e un livello di output. Il livello di input dovrebbe avere un neurone per ogni variabile di input e il livello di output dovrebbe avere un neurone per la variabile di output. Lo strato nascosto dovrebbe avere un numero appropriato di neuroni per consentire alla rete di apprendere e approssimare il modello di regressione lineare. I neuroni sono disposti in una rete completamente connessa, con l'output di ciascun neurone connesso all'input di tutti i neuroni nello strato successivo.
Costruisci una rete neurale per risolvere la regressione lineare.