

Chainerでニューラルネットワークの勉強をしています。

今、3次元ベクトルtが教師データとして与えられています。  
このtを用いて、ニューラルネットワークを訓練したいと思っています。

そこで、アウトプットが3次元ベクトルyのニューラルネットワークを作り、  
教師ベクトルtとのユークリッド距離|t-y|を最小化するように訓練しようと思います。

このような場合Chainerでは、  
分類や回帰で用いるsoftmax_cross_entropyやmean_squared_errorを  
用いることはできないように思いました。

どのようなコードを書けば上記のような最適化が実現できるのか、  
教えていただければと思います。


CC BY-SA 3.0
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question
python 機械学習 chainer
Chainerでアウトプットがベクトルのニューラルネットワークを訓練したい