import numpy as np def sigmond(x): return 1/(1+np.exp(-x)) class Neuron: def _int_(self,weights,bias): self.weights=weights self.bias=bias def feedforward(self,inputs): total=np.dot(self.weights,inputs)+self.bias return sigmond(total) weights=np.array([0,1]) bias=4 n=Neuron(weights,bias) x=np.array([2,3]) print(n.feedforward(x))

这段代码实现了一个神经元模型，其中包括了一个 sigmoid 函数，一个 Neuron 类和一个 feedforward 方法。在构造 Neuron 类的对象时，需要传入神经元的权重和偏置，feedforward 方法接收一个输入，使用权重和偏置计算输出并通过 sigmoid 函数进行激活，最后返回激活后的输出。在这段代码中，使用了给定的权重和偏置构造了一个神经元对象，并将一个长度为 2 的输入向量传递给 feedforward 方法，输出了激活后的结果。