복잡한 외부 라이브러리(TensorFlow, PyTorch 등)를 사용하지 않고, 파이썬의 순수 기본 기능만으로 구구단(곱셈)의 원리를 학습하는 초간단 퍼셉트론(Perceptron) 구조의 스크립트 예제입니다. 줄수가 길지 않아도 기초적인 가중치 학습이 가능합니다.
# 1. 학습용 입력 데이터 (예: 3*3=9, 2*4=8, 5*5=25, 1*2=2)
inputs = [[3, 3], [2, 4], [5, 5], [1, 2]]
targets = [9, 8, 25, 2]
# 2. 초기 가중치(Weights), 편향(Bias), 학습률(Learning Rate) 설정
weights = [0.1, 0.2]
bias = 0.0
learning_rate = 0.001
# 3. 인공지능 학습 시작 (1000번 반복)
for epoch in range(1000):
for i in range(len(inputs)):
x1, x2 = inputs[i]
target = targets[i]
# 예측값 계산 (입력값 * 가중치 + 편향)
prediction = x1 * weights[0] + x2 * weights[1] + bias
error = target - prediction
# 오차를 바탕으로 가중치와 편향 수정 (학습 과정)
weights[0] += learning_rate * error * x1
weights[1] += learning_rate * error * x2
bias += learning_rate * error
# 4. 학습 완료 후 결과 출력
print("학습 완료 후 가중치:", weights)
print("학습 완료 후 편향:", bias)