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？
確かに、ここにTensorFlowのKerasライブラリを使用して、MNISTデータセットから手書きの数字を分類するニューラルネットワークの簡単な例があります。これは10クラス（0から9までの数字）のマルチクラス分類問題です。

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# Importar las bibliotecas necesarias
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras.losses import SparseCategoricalCrossentropy
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

# Cargar los datos
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# Normalizar los datos
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0

# Crear el modelo de la red neuronal
model = Sequential([
    Flatten(input_shape=(28, 28)),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

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

# Entrenar el modelo
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_split=0.1)

# Evaluar el modelo en el conjunto de prueba
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print(f'\nTest accuracy: {test_acc:.4f}')
```

このコードは、隠れ層と出力層を持つ単純なニューラルネットワークを作成します。隠れ層にはReLU活性化関数を持つ128個のニューロンがあり、出力層にはソフトマックス活性化関数を持つ10個のニューロンがあり、10クラスの確率を生成する。このモデルは、Adam optimiserとカテゴリ・スパース・クロスエントロピー損失関数を用いて10エポック学習される。