

In [2]:

    
import numpy as np
def sigmoid(x):
    return 1.0 / ( 1.0 + np.exp(-x) )



In [3]:

    
sigmoid(1.5)









    Out[3]:





0.81757447619364365



In [6]:

    
h1=sigmoid( (0.5 * 9) - 1)



In [7]:

    
h2=sigmoid( ((0.5 * 4) - 1) - h1 )



In [10]:

    
h2 * (-0.7)









    Out[10]:





-0.35512927312785325

q 4



In [11]:

    
np.exp(0.2) / (1+ np.exp(0.2))









    Out[11]:





0.54983399731247795