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。