在julia 中不使用Flux构建只有一层隐含层的神经网络

在 Julia 中搭建一层隐含层的神经网络可以使用 `Dense()` 函数构建。

首先，需要导入 `Flux` 包：

using Flux

然后，定义网络的输入、输出维度和隐含层的神经元数量：

input_dim = 10
hidden_dim = 5
output_dim = 2

接着，使用 `Chain()` 函数将网络层连接起来：

model = Chain(Dense(input_dim, hidden_dim, relu), Dense(hidden_dim, output_dim))

其中，`Dense(input_dim, hidden_dim, relu)` 表示一层输入维度为 `input_dim`，输出维度为 `hidden_dim`，激活函数为 `relu` 的全连接层；`Dense(hidden_dim, output_dim)` 表示一层输入维度为 `hidden_dim`，输出维度为 `output_dim` 的全连接层。

最后，可以使用 `model` 对输入数据进行预测：

input = rand(input_dim)
output = model(input)

其中，`input` 表示输入数据，`output` 表示模型的输出结果。