Реализуйте класс "Нейрон", у которого будет несколько методов: __init__. Принимает на вход массив весов нейрона --- � = ( � 1 , … , � � ) w=(w 1 ​ ,…,w n ​ ), а также функцию активации � f (аргумент по умолчанию � ( � ) = � f(x)=x). Сохраняет веса и функцию внутри класса. forward. Принимает на вход массив � = ( � 1 , … , � � ) x=(x 1 ​ ,…,x n ​ ) --- входы нейрона. Возвращает значение функции � f, примененное к числу � 1 � 1 + … + � � � � w 1 ​ x 1 ​ +…+w n ​ x n ​ . backlog. Возвращает массив � x, который подавался на вход функции forward при её последнем вызове. Если ранее функция forward не вызывалось, возвращает None. В этом задании функция print вам не понадобится. Результаты выполнения функций нужно возвращать, а не печатать!

class Neuron:
    def __init__(self, w, activation_function=lambda x: x):
        """
        Инициализируем нейрон.
        w - вектор весов нейрона размера (m, 1), где m - количество входов
        activation_function - активационная функция нейрона, сигмоидальная функция по умолчанию
        """

        # Присваиваем значение атрибуту activation_function
        self.activation_