Составить вручную программу для обучения, не используя существующие модули

import numpy as np
 
# обучающая выборка (она же полная выборка)
epoch = [(1, 1, 1, 6),
         (1, 1, 3, 12),
         (1, 2, 3, 12),
         (1, 2, -3, -4),
         (1, 4, -3, 0),
         (2, 4, -3, 1),
         (2, 0, 4, 14),
         (5, 2, 4, 21),
         (1, 4, -2, 3),
         (1, 3, -2, 1),
         (10.5,3.1,-2.1, 10.399999),
         (1,1,2, 9)]
 
 
def f(x):
    return 2 / (1 + np.exp(-x)) - 1
 
 
def df(x):
    return 0.5 * (1 + x) * (1 - x)
 
 
W1 = np.array([[-0.2, 0.3, -0.4], [0.1, -0.3, -0.4], [0.2, 0.3, 0.4]])
W2 = np.array([0.2, 0.3, 0.4])
 
 
def go_forward(inp):
    sum = np.dot(W1, inp)
    out = np.array([f(x) for x in sum])
 
    sum = np.dot(W2, out)
    y = f(sum)
    return (y, out)
 
 
def train(epoch):
    global W2, W1
    lmd = 0.01  # шаг обучения
    N = 10000  # число итераций при обучении
    count = len(epoch)
    for k in range(N):
        x = epoch[np.random.randint(0, count)]  # случайных выбор входного сигнала из обучающей выборки
        y, out = go_forward(x[0:3])  # прямой проход по НС и вычисление выходных значений нейронов
        e = y - x[-1]  # ошибка
        delta = e * df(y)  # локальный градиент
        W2[0] = W2[0] - lmd * delta * out[0]  # корректировка веса первой связи
        W2[1] = W2[1] - lmd * delta * out[1]  # корректировка веса второй связи
        W2[2] = W2[2] - lmd * delta * out[2]  # корректировка веса третьей связи
 
        delta2 = W2 * delta * df(out)  # вектор из 2-х величин локальных градиентов
 
        # корректировка связей первого слоя
        W1[0, :] = W1[0, :] - np.array(x[0:3]) * delta2[0] * lmd
        W1[1, :] = W1[1, :] - np.array(x[0:3]) * delta2[1] * lmd
        W1[2, :] = W1[2, :] - np.array(x[0:3]) * delta2[2] * lmd
 
train(epoch)  # запуск обучения сети
 
def schet(x):
    y = 0
    for i in range(len(x)):
        y += W2[i]*x[i]
    return y
 
# проверка полученных результатов
for x in epoch:
    y, out = go_forward(x[0:3])
    print(f"{y} => {x[-1]}")
 
 
x = [1,1,2]
y = schet(x)
print('\n',y)