human
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。
gpt
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。