Sí, claro. A continuación presento el mismo código en markdown con resaltado para python, con las explicaciones anotadas como comentarios

```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# Crear la red neuronal
modelo = Sequential()

# Añadir la capa de entrada y la primera capa oculta
modelo.add(Dense(units = 16, activation = 'relu', input_shape = (1,)))

# Añadir la segunda capa oculta
modelo.add(Dense(units = 8, activation = 'relu'))

# Añadir la capa de salida
modelo.add(Dense(units = 1, activation = 'sigmoid'))

# Compilar la red neuronal
modelo.compile(optimizer = 'adam', loss = 'binary_crossentropy', metrics = ['accuracy'])

# Ajustar la red neuronal a los datos de entrenamiento
modelo.fit(X_train, y_train, epochs = 100, batch_size = 32, validation_split=0.1)
```

Espero que así resulte más fácil de leer.
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