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
Kerasを使ってPythonでニューラルネットワークをプログラムすれば、明示的な数式が与えられていなくても、摂氏を華氏に変換することができる。これは、チューニングによって学習することで実現できる。以下はその例だ：

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

# Generamos los datos de entrenamiento, que consisten en pares de grados Celsius y Fahrenheit
celsius = np.array([-40, -32, 0, 32, 100], dtype=float)
fahrenheit = np.array([-40, 0, 32, 89.6, 212], dtype=float)

# Construimos el modelo de red neuronal utilizando Keras
model = Sequential()
model.add(Dense(1, input_shape=[1]))

# Compilamos el modelo
model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(0.1), loss='mean_squared_error')

# Entrenamos el modelo con los datos de entrenamiento
epochs_hist = model.fit(celsius, fahrenheit, epochs=500)

# Hacemos predicciones con el modelo entrenado
print("Modelo terminado de entrenar.")
predictions = model.predict([100.0])
print("100 grados Celsius es igual a {} grados Fahrenheit".format(predictions[0][0]))
```

ニューラルネットワークは、提供されたトレーニングデータのペアを使用して、トレーニングプロセスを通じて摂氏を華氏に変換することを学習します。ネットワークを訓練した後、新しい摂氏値について予測を行い、華氏での等価値を得ることができます。