もちろん、ここにPythonを使用したPythonの単純なニューロンネットワークの例があり、Markdownコードブロックに表示されます。

`python
Keras.Modelsからインポートから
keras.layersから密集しています

＃ニューロンネットワークを作成します
model = secondial（）

＃入力層と最初の隠されたレイヤーを追加します
model.add（dense（units = 16、activation = 'reluct'、input_shape =（1、））））

＃2番目の隠されたレイヤーを追加します
model.add（dense（units = 8、activation = 'reluct'）））

＃出力層を追加します
model.add（dense（units = 1、activation = 'sigmoid'）））

＃ニューロンネットワークをコンパイルします
model.compile（optimizer = 'adam'、loss = 'binary_crossentropy'、metrics = ['quarchasy']）

＃ニューロンネットワークをトレーニングデータに調整します
Model.fit（x_train、y_train、epochs = 100、batch_size = 32、validation_split = 0.1）
``

これにより、単純な3層ニューロンネットワークが作成されます。1つの入力、2つの非表示、1つの出力を作成します。レイヤー内のユニットの数を変更したり、レイヤーを追加することにより、複雑さを高めることができます。

一般的なプロセスは次のとおりです。

1.シーケンシャルモデル（「シーケンシャル」）を作成します。
2.ユニットの数と必要なアクティベーション関数を備えた高密度層（「密度」）を追加します。
3.オプティマイザー（「Adam」など）、損失関数（「損失」）、および「評価メトリック」を指定してモデルをコンパイルします。
4. `model.fit（）`を介してトレーニングデータを使用してモデルをトレーニング（調整）します。

ケラスのニューロンネットワークのこの紹介があなたに役立つことを願っています。もっと疑問があるかどうか教えてください！
Claro, aquí tienes un ejemplo de una red neuronal sencilla en Python con Keras, presentado en un bloque de código Markdown:

```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)
```

Eso crea una sencilla red neuronal de 3 capas: una de entrada, dos ocultas y una de salida. Puedes ir aumentando la complejidad cambiando el número de unidades en las capas o añadiendo más capas.

El proceso general es:

1. Crear el modelo secuencial (`Sequential`).
2. Ir añadiendo capas densas (`Dense`) con la cantidad de unidades y la función de activación que quieras.
3. Compilar el modelo especificando el optimizador (como `adam`), la función de pérdida (`loss`) y los `metrics` de evaluación.
4. Entrenar (ajustar) el modelo con los datos de entrenamiento mediante `model.fit()`.

Espero que esta introducción a las redes neuronales en Keras te sea útil. Dime si tienes más dudas!