from Sigmoide import Sigmoide

class Neuron1:
	activacionu=0.0


	errorNodo=0.0;

	sigmoide= Sigmoide;

	def __init__(self, nentradas):

		self.entradas= [];

		self.pesos= [];
		for k in range(0,nentradas):
			self.pesos.append(0.0)
			self.entradas.append(0.0)
		self.sigmoide	= Sigmoide();
		self.errorNodo	=0.0;

	def activacion(self):
		suma = 0.0
		for i in range(0,len(self.entradas)):
			suma= suma + self.entradas[i]*self.pesos[i];
		self.activacionu = self.sigmoide.funcion(suma);

	def verEntradas(self):
		print("*******Entradas*******")
		for i in range(0,len(self.entradas)):
			print(self.entradas[i])

	def verPesos(self):
		print("*******Pesos*******")
		for i in range(0,len(self.pesos)):
			print(self.pesos[i]);

	def getActivacion(self):
		return (self.activacionu);

	def verActivacion(self):
		print("*******Activacion*******")
		print(self.activacionu)

	def getError(self):
		return(self.errorNodo);

	def setError(self, error):
		self.errorNodo=error;

0c3caf5238c91deb4ddd29f4a325d6dccc0c0c33
<mask token>


class Neuron1:
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    <mask token>
    <mask token>

    def __init__(self, nentradas):
        self.entradas = []
        self.pesos = []
        for k in range(0, nentradas):
            self.pesos.append(0.0)
            self.entradas.append(0.0)
        self.sigmoide = Sigmoide()
        self.errorNodo = 0.0

    def activacion(self):
        suma = 0.0
        for i in range(0, len(self.entradas)):
            suma = suma + self.entradas[i] * self.pesos[i]
        self.activacionu = self.sigmoide.funcion(suma)

    def verEntradas(self):
        print('*******Entradas*******')
        for i in range(0, len(self.entradas)):
            print(self.entradas[i])
    <mask token>
    <mask token>
    <mask token>
    <mask token>

    def setError(self, error):
        self.errorNodo = error

<mask token>


class Neuron1:
    <mask token>
    <mask token>
    <mask token>

    def __init__(self, nentradas):
        self.entradas = []
        self.pesos = []
        for k in range(0, nentradas):
            self.pesos.append(0.0)
            self.entradas.append(0.0)
        self.sigmoide = Sigmoide()
        self.errorNodo = 0.0

    def activacion(self):
        suma = 0.0
        for i in range(0, len(self.entradas)):
            suma = suma + self.entradas[i] * self.pesos[i]
        self.activacionu = self.sigmoide.funcion(suma)

    def verEntradas(self):
        print('*******Entradas*******')
        for i in range(0, len(self.entradas)):
            print(self.entradas[i])

    def verPesos(self):
        print('*******Pesos*******')
        for i in range(0, len(self.pesos)):
            print(self.pesos[i])
    <mask token>
    <mask token>
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    def setError(self, error):
        self.errorNodo = error

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class Neuron1:
    <mask token>
    <mask token>
    <mask token>

    def __init__(self, nentradas):
        self.entradas = []
        self.pesos = []
        for k in range(0, nentradas):
            self.pesos.append(0.0)
            self.entradas.append(0.0)
        self.sigmoide = Sigmoide()
        self.errorNodo = 0.0

    def activacion(self):
        suma = 0.0
        for i in range(0, len(self.entradas)):
            suma = suma + self.entradas[i] * self.pesos[i]
        self.activacionu = self.sigmoide.funcion(suma)

    def verEntradas(self):
        print('*******Entradas*******')
        for i in range(0, len(self.entradas)):
            print(self.entradas[i])

    def verPesos(self):
        print('*******Pesos*******')
        for i in range(0, len(self.pesos)):
            print(self.pesos[i])

    def getActivacion(self):
        return self.activacionu
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    def getError(self):
        return self.errorNodo

    def setError(self, error):
        self.errorNodo = error

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class Neuron1:
    <mask token>
    <mask token>
    <mask token>

    def __init__(self, nentradas):
        self.entradas = []
        self.pesos = []
        for k in range(0, nentradas):
            self.pesos.append(0.0)
            self.entradas.append(0.0)
        self.sigmoide = Sigmoide()
        self.errorNodo = 0.0

    def activacion(self):
        suma = 0.0
        for i in range(0, len(self.entradas)):
            suma = suma + self.entradas[i] * self.pesos[i]
        self.activacionu = self.sigmoide.funcion(suma)

    def verEntradas(self):
        print('*******Entradas*******')
        for i in range(0, len(self.entradas)):
            print(self.entradas[i])

    def verPesos(self):
        print('*******Pesos*******')
        for i in range(0, len(self.pesos)):
            print(self.pesos[i])

    def getActivacion(self):
        return self.activacionu

    def verActivacion(self):
        print('*******Activacion*******')
        print(self.activacionu)

    def getError(self):
        return self.errorNodo

    def setError(self, error):
        self.errorNodo = error

from Sigmoide import Sigmoide

class Neuron1:
	activacionu=0.0


	errorNodo=0.0;

	sigmoide= Sigmoide;

	def __init__(self, nentradas):

		self.entradas= [];

		self.pesos= [];
		for k in range(0,nentradas):
			self.pesos.append(0.0)
			self.entradas.append(0.0)
		self.sigmoide	= Sigmoide();
		self.errorNodo	=0.0;

	def activacion(self):
		suma = 0.0
		for i in range(0,len(self.entradas)):
			suma= suma + self.entradas[i]*self.pesos[i];
		self.activacionu = self.sigmoide.funcion(suma);

	def verEntradas(self):
		print("*******Entradas*******")
		for i in range(0,len(self.entradas)):
			print(self.entradas[i])

	def verPesos(self):
		print("*******Pesos*******")
		for i in range(0,len(self.pesos)):
			print(self.pesos[i]);

	def getActivacion(self):
		return (self.activacionu);

	def verActivacion(self):
		print("*******Activacion*******")
		print(self.activacionu)

	def getError(self):
		return(self.errorNodo);

	def setError(self, error):
		self.errorNodo=error;
