可以实现输入三个数预测输出三个数的神经网络模型

可以使用深度学习框架如 TensorFlow 或 PyTorch 来实现这个神经网络模型。

首先需要定义一个包含输入、隐藏和输出层的神经网络架构。假设我们使用一个包含两个隐藏层的全连接神经网络，每个隐藏层包含 32 个神经元。可以使用 sigmoid、ReLU 或其他激活函数来激活每个神经元。最终输出层包含三个神经元，每个神经元对应一个待预测的数。

在训练神经网络之前，需要准备一个数据集。可以创建一个包含多个三元组（x1, x2, x3, y1, y2, y3）的数据集，其中 x1、x2 和 x3 是已知的输入数，y1、y2 和 y3 是对应的待预测的输出数。可以使用 numpy 来生成这个数据集，或者从现有数据中加载。

然后，需要将数据集分成训练集和测试集。可以将 80% 的数据用于训练，剩下的 20% 用于测试。可以使用深度学习框架的 API 来完成这个分割。

接下来是模型训练步骤。首先需要定义一个损失函数，如 mean squared error 或 cross-entropy。然后需要选择一个优化器，如 SGD、Adam 或 RMSprop。可以使用深度学习框架的 API 快速设置这些参数。随后，需要使用训练集对模型进行训练，这个过程涉及到多个 epoch（一个 epoch 表示将整个数据集用于训练一次）。可以使用深度学习框架的 API 来训练模型，例如 TensorFlow 的 fit()。

最后，需要使用测试集评估模型的性能。可以使用测试集来评估模型的准确率、精度、召回率等指标。可以使用深度学习框架的 API 来计算这些指标。

总之，使用深度学习框架可以方便地实现一个输入三个数预测输出三个数的神经网络模型，包括定义神经网络架构、准备数据集、训练模型和评估性能。