Pythonのニューロンネットワークをプログラムします。これは、摂氏をkerasで式を与えずに摂氏度を華氏に変換する責任があります。
明示的な数式は示されていませんが、摂氏の学位を華氏に変換するためにKerasを使用してPythonでニューロンネットワークをプログラムできます。これは、調整学習を通じて実現できます。ここで私はあなたに例を示します：


npとしてnumpyをインポートします
ケラスをインポートします
Keras.Modelsからインポートから
keras.layersから密集しています

＃摂氏と華氏の速度で構成されるトレーニングデータを生成します
celsius = np.array（[-40、-32、0、32、100]、dtype = float）
華氏= np.array（[-40、0、32、89.6、212]、dtype = float）

＃Kerasを使用してニューロンネットワークモデルを構築します
model = dry（）
model.add（dense（1、input_shape = [1]））

＃モデルをコンパイルします
model.compile（optimizer = keras.optimizers.adam（0.1）、loss = 'mean_squared_error'）

＃トレーニングデータでモデルをトレーニングします
epochs_hist = model.fit（celsius、華氏、エポック= 500）

＃訓練されたモデルで予測を行います
print（ "モデル完成トレーニング。"）
予測= model.predict（[100.0]）
print（ "摂氏100度は{}華氏"に等しい ".format（predition [0] [0]））に等しい）


ニューロンネットワークは、提供されたトレーニングデータペアを使用して、トレーニングプロセスを通じて摂氏度を華氏に変換することを学びます。ネットワークをトレーニングした後、摂氏学位の新しい値を予測し、華氏の程度で同等に得ることができます。