Claro, aquí tienes un ejemplo de una red neuronal sencilla en Python con Keras, presentado en un bloque de código Markdown:

```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)
```

Eso crea una sencilla red neuronal de 3 capas: una de entrada, dos ocultas y una de salida. Puedes ir aumentando la complejidad cambiando el número de unidades en las capas o añadiendo más capas.

El proceso general es:

1. Crear el modelo secuencial (`Sequential`).
2. Ir añadiendo capas densas (`Dense`) con la cantidad de unidades y la función de activación que quieras.
3. Compilar el modelo especificando el optimizador (como `adam`), la función de pérdida (`loss`) y los `metrics` de evaluación.
4. Entrenar (ajustar) el modelo con los datos de entrenamiento mediante `model.fit()`.

Espero que esta introducción a las redes neuronales en Keras te sea útil. Dime si tienes más dudas!
แน่นอนว่า นี่คือตัวอย่างของโครงข่ายประสาทเทียมอย่างง่ายใน Python ที่มี Keras ซึ่งนำเสนอในบล็อกโค้ด Markdown: ```python จาก keras.models import Sequential จาก keras.layers import Dense # Create the neural network model = Sequential() # Add เลเยอร์อินพุตและเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่แรก model.add(Dense(units = 16, activation = 'relu', input_shape = (1,))) # เพิ่มเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ที่สอง model.add(Dense(units = 8 , activation = 'relu')) # เพิ่มเอาต์พุตเลเยอร์ model.add(Dense(units = 1, activation = 'sigmoid')) # คอมไพล์โครงข่ายประสาทเทียม model.compile(optimizer = 'adam', loss = 'binary_crossentropy ', metrics = ['ความแม่นยำ']) # ปรับโครงข่ายประสาทเทียมให้เข้ากับข้อมูลการฝึก model.fit(X_train, y_train, epochs = 100, batt_size = 32, validation_split=0.1) ``` ที่สร้างโครงข่ายประสาทเทียมอย่างง่ายที่มี 3 ชั้น: อินพุตเดียว , สองอันซ่อนอยู่และหนึ่งเอาต์พุต คุณสามารถเพิ่มความซับซ้อนได้โดยการเปลี่ยนจำนวนหน่วยในเลเยอร์หรือเพิ่มเลเยอร์เพิ่มเติม กระบวนการทั่วไปคือ: 1. สร้างแบบจำลองตามลำดับ (`ตามลำดับ`) 2. เพิ่มเลเยอร์หนาแน่น (`หนาแน่น`) ด้วยจำนวนหน่วยและฟังก์ชันการเปิดใช้งานที่คุณต้องการ 3. รวบรวมโมเดลโดยระบุเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ (เช่น `adam`) ฟังก์ชันการสูญเสีย (`loss`) และการประเมิน `เมตริก` 4. ฝึก (พอดี) โมเดลด้วยข้อมูลการฝึกโดยใช้ `model.fit()` ฉันหวังว่าการแนะนำโครงข่ายประสาทเทียมใน Keras นี้มีประโยชน์สำหรับคุณ บอกฉันหากคุณมีคำถามเพิ่มเติม!
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence