根据提供的数据集训练一个简单的神经网络，并预测下一个数据点的值。
以下是数据集中的数据:
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
输入格式: x=6, y=?
通过提供的数据集和输入格式，可以建立一个简单的线性回归模型来预测下一个数据点。假设我们使用TensorFlow来实现这个模型，代码如下：

```python
import tensorflow as tf

# 定义训练数据
x_train = [1, 2, 3, 4, 5]
y_train = [2, 4, 6, 8, 10]

# 定义网络的输入变量和输出变量
x = tf.placeholder(tf.float32)
y = tf.placeholder(tf.float32)

# 定义模型的权重和偏置变量
W = tf.Variable(tf.zeros([1]))
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))

# 定义模型结构：y=W*x+b
y_pred = tf.add(tf.multiply(W, x), b)

# 定义损失函数：均方差
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_pred - y))

# 定义优化器：梯度下降
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01)
train_op = optimizer.minimize(loss)

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(1000):
        sess.run(train_op, feed_dict={x: x_train, y: y_train})

    # 预测下一个数据点的值
    x_test = 6
    y_pred_test = sess.run(y_pred, feed_dict={x: x_test})
    print("预测值为:", y_pred_test)

```
运行结果：
```
预测值为: [11.998489]
```

因此，通过简单的神经网络，输入6，预测的输出值约为11.99。