Ваше завдання — реалізувати базову структуру одного нейрона, заповнивши відсутні частини коду нижче.

Дотримуйтесь наступних кроків:

1. Ініціалізація параметрів:
   • Створіть масив ваг за допомогою np.random.uniform() з значеннями в діапазоні $[-1, 1)$.

• Створіть одне значення зміщення (bias) з використанням тієї ж рівномірної розподіленості.
• Обидва параметри мають бути ініціалізовані у конструкторі нейрона (__init__).

2. Обчислення вхідного сигналу нейрона:

• У методі activate() обчисліть зважену суму вхідних даних за допомогою скалярного добутку:

np.dot(inputs, self.weights)

• Додайте зміщення до цієї суми та збережіть результат у змінній input_sum_with_bias.

3. Застосування активаційної функції:

• Використайте надану функцію sigmoid() для обчислення виходу нейрона з input_sum_with_bias.
• Збережіть результат у змінній output і поверніть його.