 Construire un réseau de neurones pour résoudre la régression linéaire.
 <pas d'entrée>.
Le réseau de neurones pour résoudre la régression linéaire doit avoir une couche d'entrée, une couche cachée et une couche de sortie. La couche d'entrée doit avoir un neurone pour chaque variable d'entrée et la couche de sortie doit avoir un neurone pour la variable de sortie. La couche cachée doit avoir un nombre approprié de neurones pour permettre au réseau d'apprendre et d'approximer le modèle de régression linéaire. Les neurones sont disposés dans un réseau entièrement connecté, la sortie de chaque neurone étant connectée à l'entrée de tous les neurones de la couche suivante.