El método getOutput que hemos dado por existente en el código anterior ya lo conocemos: toma la muestra (que se supone ya con las dimensiones correctas) y la pasa por cada una de las capas multiplicándola por los pesos, sumando los bias y aplicando la función de activación de forma iterativa:
def getOutput(x: np.ndarray):
""" Obtención de la predicción para una muestra """
for b, w in zip(biases, weights):
x = sigmoid(np.dot(w, x) + b)
return x
En la función anterior extraemos la matriz de pesos en la variable w y la matriz de bias en la matriz b.
