<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 Neste notebook, vamos codificar Redes Neurais de forma manual para tentar entender intuitivamente como elas são implementadas na prática.
Sumário
Exemplo 1
Exemplo 2
O que precisamos para implementar uma Rede Neural?
Referências
Imports e Configurações
Step1:  Exemplo 1
<img src='images/backprop_example_1.png'>
Exemplo 2
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
import numpy as np
Explanation: Neste notebook, vamos codificar Redes Neurais de forma manual para tentar entender intuitivamente como elas são implementadas na prática.
Sumário
Exemplo 1
Exemplo 2
O que precisamos para implementar uma Rede Neural?
Referências
Imports e Configurações
End of explanation
def linear(x, derivative=False):
    return np.ones_like(x) if derivative else x
def relu(x, derivative=False):
    if derivative:
        x = np.where(x <= 0, 0, 1)
    return np.maximum(0, x)
x = np.array([[0.1, 0.2, 0.7]])
y = np.array([[1, 0, 0]])
w1 = np.array([[0.1, 0.2, 0.3], [0.3, 0.2, 0.7], [0.4, 0.3, 0.9]])
b1 = np.ones((1,3))
w2 = np.array([[0.2, 0.3, 0.5], [0.3, 0.5, 0.7], [0.6, 0.4, 0.8]])
b2 = np.ones((1,3))
w3 = np.array([[0.1, 0.4, 0.8], [0.3, 0.7, 0.2], [0.5, 0.2, 0.9]])
b3 = np.ones((1,3))
learning_rate = 0.01
for i in range(301):
    # feedforward
    # 1a camada
    
    # 2a camada
    
    # 3a camada
    
    # backpropagation
    # insira seu código aqui!
    
for w in [w1, w2, w3]:
    print(w)
Explanation: Exemplo 1
<img src='images/backprop_example_1.png'>
Exemplo 2
End of explanation
<END_TASK>