以下は、Kerasを使用して、数式を与えずに摂氏を華氏に変換するニューラルネットワークを作成するPythonコードの例である：

```
import numpy as np
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# Generamos datos de entrenamiento
train_data = np.array([[-40],[-32],[0],[32],[100]])
train_labels = np.array([[-40],[0],[32],[89.6],[212]])

# Definimos el modelo
model = Sequential()
model.add(Dense(1, input_dim=1, activation='linear'))

# Compilamos el modelo
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# Entrenamos el modelo
model.fit(train_data, train_labels, epochs=500, verbose=0)

# Evaluamos el modelo
test_data = np.array([[-20],[0],[20],[40],[60]])
results = model.predict(test_data)

# Imprimimos los resultados
for i in range(len(test_data)):
    print("{} grados Celsius son aproximadamente {} grados Fahrenheit".format(test_data[i][0], results[i][0]))
```

この例では、学習データを生成し、Kerasを使用して単層ニューラルネットワークモデルを定義し、モデルをコンパイルし、学習データで学習させ、テストデータでモデルを評価します。最後に、摂氏を華氏に変換する際のモデルのパフォーマンスを確認するために結果を表示します。

モデルはおおよその変換を行うように学習しますが、必ずしも正確な結果を与えるわけではないことに注意することが重要です。精度は、提供されたトレーニングデータと、パターンを汎化するニューラルネットワークの能力に依存します。
Aquí te muestro un ejemplo de código en Python usando Keras para crear una red neuronal que convierta grados Celsius en Fahrenheit sin darle la fórmula:

import numpy as np
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# Generamos datos de entrenamiento
train_data = np.array([[-40],[-32],[0],[32],[100]])
train_labels = np.array([[-40],[0],[32],[89.6],[212]])

# Definimos el modelo
model = Sequential()
model.add(Dense(1, input_dim=1, activation='linear'))

# Compilamos el modelo
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# Entrenamos el modelo
model.fit(train_data, train_labels, epochs=500, verbose=0)

# Evaluamos el modelo
test_data = np.array([[-20],[0],[20],[40],[60]])
results = model.predict(test_data)

# Imprimimos los resultados
for i in range(len(test_data)):
    print("{} grados Celsius son aproximadamente {} grados Fahrenheit".format(test_data[i][0], results[i][0]))

En este ejemplo, generamos algunos datos de entrenamiento, luego definimos un modelo de red neuronal de una sola capa utilizando Keras, compilamos el modelo, lo entrenamos con los datos de entrenamiento, y evaluamos el modelo con algunos datos de prueba. Finalmente, imprimimos los resultados para ver cómo el modelo se desempeña en la conversión de grados Celsius a Fahrenheit.

Es importante tener en cuenta que el modelo aprenderá a realizar la conversión de forma aproximada, pero no necesariamente dará un resultado exacto. La precisión dependerá de los datos de entrenamiento que se proporcionen y de la capacidad de la red neuronal para generalizar el patrón.