はい、もちろん。次に、Pythonに強調表示されたMarkdownで同じコードを提示します。説明はコメントとして記載されています

`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）
``

読みやすいことを願っています。
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.