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Pythonコードを生成して、単純なニューロンネットワークを作成できますか？
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もちろんです！ここでは、PythonのKerasライブラリを使って簡単なニューラルネットワークを作成する基本的な例を紹介する：

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

# Definir el modelo
model = Sequential()
model.add(Dense(8, input_dim=4, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# Compilar el modelo
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# Entrenar el modelo
model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=10)

# Evaluar el modelo
scores = model.evaluate(X_test, y_test)
print("\n%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))
```

この例では、2つの隠れ層を持つニューラルネットワークを使っています。1つ目は8ノードで活性化関数'relu'、2つ目は1ノードで活性化関数'sigmoid'です。また、損失関数 'binary_crossentropy' と最適化関数 'adam' を使ってモデルをコンパイルしています。

model.fit(X_train,y_train,epochs=150,batch_size=10)の行では、合計150エポック、バッチサイズ10でトレーニングデータを使ってモデルをトレーニングしています。

最後に、scores = model.evaluate(X_test, y_test)の行では、テストデータでモデルを評価し、分類精度を求めています。

これは基本的な例であり、異なる問題やデータセットに適応させるために、ニューラルネットワークアーキテクチャに多くのバリエーションや調整を加えることができることに注意してください。