[내 신경망 만들기 (Making My Own Neural Network)/1부] 신경망 기초 이론

내 신경망 만들기(Making My Own Neural Network), 1부

이글의 제목은 다분히 "내 칩 제작 서비스"에서 따왔다.

목차:

1. 시작하며

2. 단위 환산기

3. 직선 한개로는 부족하다

4. 뇌 신경 세포의 결합을 모사한 "인공 신경망"

5. 오류의 역전파

6. 연결 가중치 보정 전략

7. 끝으로...

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[참고서] Make Your Own Neural Networks, Tariq Rashid [book][검색링크]
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1. 시작하며

바야흐로 "인공 지능"의 시대다. 일상 다반사가 된 "인공지능"의 기초는 "신경망"이라는데 도데체 그게 뭔가 싶어 찾아보면 알듯 모를듯 하다. 수많은 AI를 내세운 동영상 강좌가 넘쳐난다. 기초라고 하지만 끝까지 시청하기 어렵다. 수식 자랑을 늘어 놓는 탓이다. 그러다가 이 책을 발견 했다.

  
Make Your Own Neural Network                     신경망 첫걸음

한글 번역판도 있다. 이 책의 부제 "수포자도 이해하는 신경망 동작 원리와 딥러닝 기초"라는 문구에 동의한다. 다만 '수포자'의 입문서라기에는 분량이 만만치 않다. 그래서 요약글을 준비했다. 원서의 제목대로 "내 신경망(My Own Neural Network)" 제작이 목표다. 이 책은 1부에서 신경망의 작동 원리를 곱셈과 덧셈 만으로 설명한다. 약간의 고등 수학 '처럼' 보이는 부분이 가미되어 있지만 1차 방정식과 인수분해 만으로도 충분히 이해할만 한 수준이다. 2부는 '파이썬(Python)'으로 내 신경망을 제작한다. "DIY with Python" 라니 장 제목부터 남다르다. '파이썬'이라는 컴퓨팅 언어를 모르는 입문자를 배려하여 "아주 부드럽게 시작(A Very Gentle Start with Python)"한다. 1부가 '수포자' 였다면 2부는 '컴포자(컴퓨팅 언어를 포기한 자)'를 대상으로 쓰였다고 해줄 만 하다. 텐서플로우니 파이토치니 하는 매우 추상적인 패키지(라이브러리)들을 사용하지 않고도 MNIST 라는 손글씨 숫자 영상 인식을 수행하는 "내 신경망"을 충분히 코딩하고 실행할 수 있음을 보여준다. 가장 기본적인 numpy, matplot 만 사용한다. 사설이 길었다. 시작해 보자.

2. 단위 환산기

비례식은 들어봤을 것이다. 예를 들어 거리의 단위로 마일(mile)과 키로미터(km)가 있다. 이 둘 사이의 환산 공식을 아는가? 모른다고 치자. 다행히 두 거리 단위의 관계는 비례한다.

    Mile = A * Kilometer

마일에 숫자(비례 상수 A)를 곱하면 킬로미터가 된다는 의미다. 두 단위의 관계를 그래프로 표현하면 다음과 같다. 단위 환산 그래프다. 가로축에 킬로미터 세로축이 마일이다.

'무지렁이' 기계한테 '비례 관계'라는 힌트 만 주고 비례상수 A 를 구하라고 시켜보자. 기계는 아무렇게 직선을 주욱 긋는다. 이 직선의 기울기가 상수 W 다. 제대로 그었는지 확인하기 위해 한 검증치를 제시한다.

    37mile -> 59.6Km

똑똑한 인간은 단번에 계산할 수 있겠지만 기계는 아무것도 모른다. 다만 자기가 그은 직선과 제시된 정보와 맞춰보고 오차로부터 기울기를 보정할 줄은 안다. 기계가 아무렇게나 그어놓은 직선으로부터 얻은 값을 y 라고 하자. 가로축의 동일한 지점 x 에서 나와야 할 바른 값은 t 라고 하자.

오차 E는 t 와 y의 차분이다. 이로부터 수정해야 할 직선의 기울기를 구할 수 있다.

이 "보정치 구하기"가 바로 기계학습이다. 기계는 t 가 아니라(!) 오류 E 로부터 ∆W 를 학습한다. 예로 돌아가 보자. 기계가 아무렇게 그은 직선의 기울기 W = 0.9 였다고 하자. 제시된 정보에 따르면 x = 37 에서 목표치는 59.6 다. 기계가 그은 직선에 의하면 x = 37 에서 y = 33.3 (=0.9*37) 다. 따라서 오차 E = 26.3(= 59.6 - 33.3) 다. 보정해야 할 기울기 ∆W = 0.7108(= 26.3/37) 다. 기계는 그만큼 보정하여 기울기를 수정한다.

갱신된 기울기를 가지고 제시했던 정보를 검산 해보자.

      37 * W_new = 37 * 1.6108
                 = 59.5996

마일에서 킬로미터로 변환하는 비례상수 A를 단번에 구했다. 처음부터 나눗셈을 할 줄 알았더라면 그리고 비례식을 알았더라면 오차를 구하고 보정치를 생각할 필요가 없었을 것이다. 기계가 정답을 찾아가는 과정을 간략히 요약하면 다음과 같다.

    (1) 기계는 처음에 '임의'로 W를 정한다.
    (2) W와 학습 입력을 곱하여 기계출력을 구한다.
    (3) 기계출력과 학습 목표치를 비교하여 오차를 구한다.
    (4) 오차가 허용치 보다 크면 ∆W를 '적절'히 주고 W 를 갱신 한다.
    (5) 갱신한 W를 가지고 (2)로 간다.

이 반복적인 과정은 방정식의 근을 찾아가는 초보적인 수치해석법과 다를바 없다. '임의'로 정한 초기값이 정답에 가까웠다면 반복을 효과적으로 줄일 수 있을 것이다. '적절'한 보정치 ∆W를 잡기 위해 경사 하강법(미분!)을 동원한다. 인공 신경망이 수치해석과 다른 점이라면 고차 다항식을 배제하고 독립적인 다수(매우 많다!)의 1차식(직선!)만 사용한다는 것이다.

3. 직선 한개로는 부족하다

직선을 사용하여 세상사를 구분하려고 한다. 세상일이 이렇게 단순하면 좋으련만 수많은 변수가 서로 얼키고 설켜있다. 직선 하나 만으로 만사를 구분하기 어렵다는 것은 자명하다. 당장 단 2개의 변수를 가진 XOR 라는 논리 함수를 보자. 두 축의 좌표계 상에 배치된 이 함수의 출력을 직선 한개로 구분할 방법이 없다. 그렇다면 여러개의 직선을 동원하면 가능하지 않을까? 영역을 구분하는 경계를 완성하려면 직선이 유효한 범위도 정의 해야 한다.



4. 뇌 신경 세포의 결합을 모사한 "인공 신경망"

"뇌 신경망"이라고 하면서 생물학(뇌과학)을 들이밀 필요는 없을 것이다. 너무나 많이 들었을 테니까! 동물의 뇌에서 신경 세포들의 작동을 알아보니 단순하다. 신경 세포들 사이의 정보전달은 연결 강도의 세기와 비례한다는 것이다(직선!). 그대신 수많은 신경 세포들이 서로 얽혀있다. 인간의 뇌는 약 8천억개의 신경 세포들이 있단다. 초파리는 장애물을 피해 비행하는데 10만개의 신경세포들을 동원한단다. 엄청난 수의 직선들이 얽혀 신통한 결정을 하는 셈이다. 신경 세포는 별 것 아닐지 몰라도 떼로 모아놓은 "신경망"이 낳는 결과는 상상을 초월한다. 신경 세포들이 층을 이뤄 연결되어 더욱 위력을 발휘한다. 게다가 연결 강도를 유연하게 바꿀 수 있다.



신경세포(뉴런)들의 연결망을 다음과 같이 모사한다. 다수의 신경 세포들은 층으로 나눠져 (겹겹이) 분포되었다. 신경 세포들 사이의 연결을 묘사하는 수식은 1차 함수다. 1차 함수의 기울기를 가중치라 한다. 연결된 두 신경세포의 관계는 이전 신경세포의 출력과 가중치의 곱이다. 한 신경세포에 다수의 신경세포들이 연결되어 있으므로 이전 신경세포의 출력과 연결강도(가중치) 곱의 합이 현재 신경세포의 입력이다.



한 신경 세포는 다수의 입력을 받아 자신의 출력을 결정하는 함수를 가진다. 이 함수를 활성함수(activation function)라 한다. 연결 받을 신경세포의 갯수(함수의 정의구역의 범위)가 특정되지 않았더라도 출력을 제한할 필요가 있다. 한 신경세포가 폭주하면 신경망을 망칠 수도 있다. 적절한 활성함수는 이를 방지한다. 시그모이드 함수는 입력이 무한히 증가 하더라도 그 출력을 수렴 시킬 수 있다.


[출처]How to play around with sigmoid function to increase its y max and shift to the right for positive x only

모사한 뇌의 신경세포 연결망 규모는 유한할 수 밖에 없다. 폭주를 막도록 연결 강도의 범위를 제한 하는 방법도 있다. 따라서 시그모이드 함수를 적용하지 않더라도 신경 세포의 출력은 예측 가능하다. 계산이 복잡한 시그모이드 함수 대신 단순한 직선식을 적용하기도 한다.


[출처] Rectified Linear Unit (ReLU)

두 층 사이 신경 세포의 연결을 수식으로 표현하려면 매우 많은 1차 식이 동원되어야 한다. 수학의 시그마 기호(Σ)는 이를 간략하게 표현하는 방법이다.



W_ij 는 정보전송 시작층의 i번째 신경세포의 출력과 도착층의 j번째 신경세포의 입력 사이에 연결 강도를 나타낸다. 신경망을 2개 층에서 3개 층으로 확장해도 규칙은 같다. 곱의 합 Σ(W_ij*O_i)을 행렬로 표현하면 다음과 같다. 굳이 행렬 형식으로 표현하는 이유가 있을까? 개발자(또는 연구자)마다 선호하는 표기법이 있기 마련이다. 행렬 형식으로 표현할 경우 직관적으로 보일 수도 있고 행렬 계산용 컴퓨팅 라이브러리들이 준비되어 있어서 코딩에 큰 수고를 들이지 않아도 된다.

각 층을 구성하는 신경세포의 출력은,

신경망의 입력에서 출력까지 이어지는 순방향(Forward) 계산에 필요한 수학은 이것이 전부다. 정말 별 것 없다! 신경망을 구성하는 세포들 사이의 관계를 1차 방정식(직선들!)으로 묘사하고 그들의 합이 있을 뿐이다. 수학은 간단하지만 수많은 신경세포들이 가중치를 두고 겹겹이 연결된 망을 형성되었다. 연결 가중치의 학습가능한 유연성이 기계에 지능을 부여하는 원리다.

입력에서 출력을 얻을 때까지 규칙적(연속적)인 곱셈과 덧셈이 이어질 뿐 비교 판단이 없다는 점을 눈치 챘는가? 알고리즘을 기술하는 컴퓨팅 언어의 if~else~과 그에 따른 분기(branch)가 없다. 알다시피 폰-노이만 방식 컴퓨터 구조에서 CPU의 가장큰 손해가 바로 피연산자의 적제및 이동(load & store)과 분기문 이라는 점을 기억하자. 게다가 신경망 계산의 흐름이 한방향으로 만 이어지는 특징을 가지고 있어서 병렬처리 계산기를 구성하기에 매우 적합하다.

5. 오류의 역전파

'지능'은 다수의 층으로 나눠 분포한 신경 세포들과 그들 사이의 유연한(학습 가능한) 연결 가중치가 낳은 결과다. 신경망의 학습은 신경세포들 사이의 연결강도 W_ij 와 W_jk 를 효과적으로 그리고 적절하게 갱신하는 과정이다. 학습하기 전의 연결 강도는 임의로 그은 직선의 기울기다. 학습을 통해 임의로 주어졌던 연결 강도를 보정하기 위한 ∆W_ij 와 ∆W_jk를 '오차 역전파" 법으로 구해보자.

먼저 전방향으로 전달되는 오차를 따져보자. j-층 각 노드의 오류 E_j 는 연결 강도 W_jk의 분량 만큼 분할되어 k-층으로 전달 된다.




신경망의 최종층(k-층)의 오차 E_k 가 발생하는 요인을 따져보면 j-층의 출력 O_j와 연결 강도 W_jk의 곱에서 비롯되었다는 것을 알 수 있다.



k-층의 오차는 j-층의 오차가 연결 가중치를 타고 모인 결과라 할 수 있다.



오차 E_k 를 근거로 연결 가중치 보정 값 ∆W_jk 를 구할 수 있다.

E_k는 신경망의 최종 k-층에서 오차이므로 k번째 노드(신경세포)의 출력 O_k와 학습목표치 t_k와의 차분으로 구할 수 있다. 그런데 t_k 에 대한 근거가 없다. 즉, ∆W_jk를 구하기 위하여 분모에 들어갈 x_k 에 해당하는 값이 주어지지 않았다.

i-층과 j-층 사이의 연결 가중치 W_ij를 갱신 하려면 E_j 를 알아야 한다. 가중치 보정값 ∆W_ij을 구하기 위해 필요한 모든 변수가 모두 미지인 셈이다.

E_j는 물론 x_j 가 알려지지 않았으므로 ∆W_ij를 직접 구할 수 없다. 다행히 E_j 는 k-층 노드의 오차 E_k와 연결가중치 W_jk에서 비롯되었다는 점은 분명하다.

k-층의 오차 E_k 를 가중치 W_ij 를 가지는 연결을 통해 역전파(Error Back-Propagate)하여 E_j를 '추정' 한다. E_j를 추정하기 위한 역방향 연결 가중치 행렬은 전방향 연결 가중치 행렬과 전치(transpose)관계다.

E_k를 구하고 E_j 를 추정해냈다. ∆W_jk를 구하기 위한 x_k와 x_j 는 근거가 없다. 따라서 ∆W_jk를 '적절'히 정한 후 전방향 계산과 오차 구하기를 반복하는 수밖에 없다.

6. 연결 가중치 보정 전략

오차 E 를 감소시키는 방향으로 연결 가중치를 조절해본다. 지도학습에서 k-층의 목표 t_k 가 주어졌으므로 오차 E_k는 노드 출력 O_k에 의존한다. 다시 O_k 는 W_jk에 달렸다. 따라서 W_jk를 오차 E_k의 종속변수로 보고 관계를 설정해보자.

목표치가 주어진 k-층의 모든 노드에서 발생한 오차의 합을 신경망 오차로 정의하자. 오차 E_k 가 음수 또는 양수가 될 수 있으므로 단순 합은 적절치 않다. 각노드의 오차 절대값을 취한 합을 신경망의 결과를 평가하는 총 오차 E_total로 삼을 수 있다.

연결강도 W_jk를 변경하는 전략은 총 오차 E_total이 감소하는 방향으로 ∆W_jk를 조절하는 것이다. 총 오차를 아래와 같이 각 노드의 오차의 절대값 대신 제곱한다. 절대값 취하기 효과를 가질 뿐 만 아니라 오차를 줄여나갈 수 있는 방안이 된다.

최종층의 t_k는 주어졌으며(지도학습!) O_j는 이전 전방향 신경망 계산으로 알고있다. 학습은 W_jk의 변경에 관심을 가지고 있다. 최초 '임의' W_jk = W1일 때 E_k(W1) 만큼의 오차가 발생 했다. W1을 수정하여 오차를 줄여야 한다. W_jk에서 E_k(W_jk)의 접선의 기울기 만큼 가감해 주어 기울기가 0에 가까워 질때까지 반복한다. 이는 수치해석법의 초보적인 최소값 찾기다. 신경망에서는 이를 '경사 하강법(Gradient Descent)'이라고 한다.

경사 하강법으로 최소 오차를 찾아가는 전략을 직관적으로 알아보자. W1에서 접선의 기울기는 양이다. E_k(W_jk)=0로 이동하려면 W1에서 기울기 만큼 빼주어야 한다. W4에서 접선의 기울기가 음이면 W4에 기울기 만큼 더해준다. 기울기에 학습 상수를 곱하여 연결강도 보정치를 결정한다. 과도한 학습 반복, 지역 최소값을 막기 위해 '적당한' 학습률 상수(Learning Rate)를 준다.

W_jk에 대한 접선 기울기를 계산하기 전에 오차 함수 E_k를 풀어보면 다음과 같다. 주어진 값 t_k, W_ij와 O_i의 곱으로 계산된 O_j은 W_jk 와 직접 관련 없으므로 미분에서 제외 할 수 있다.

E_jk에 대한 W_jk의 편미분은 다음과 같다. E_k에 W_jk 가 직접 보이지 않으므로 연쇄법칙을 활용하면 좀더 편리하게 미분을 수행 할 수 있다.

신경세포의 출력에 대한 오차의 미분은 이미 계산되었다.

연결 가중치에 대한 미분은 활성 함수의 미분과 이전층 출력의 곱이다.

정리하면,

계수는 학습률에 포함 시키자. 최종적으로 연결 강도 갱신을 위한 보정 ∆W_jk 은 다음과 같다.

∆W_ij 은 다음과 같다. j-층의 오차 E_j는 E_k를 오차 역전파 방법으로 '추정'하여 얻었다.

7. 끝으로,

대략 신경망은 이해했다. 이제 프로그래밍 언어로 제작해 볼 차례다.

[과제1] 신경망 학습 알고리즘에서 '임의', '적절', '추정'에 해당하는 항목을 찾아보라. 기존의 정밀한 규칙 기반의 알고리즘과 배치된다.

1. 초기 가중치 선정의 '임의'/무작위 가중치 초기화(Random Weight Initialization)

    * Brain-inspired warm-up training with random noise for uncertainty calibration,

       DOI: 10.1038/s42256-026-01215-x

2. 오차 역전파를 통한 은익층의 오차 '추정'

3. 연결 강도 갱신량의 '적절'

[과제2] 신경망 알고리즘의 연산기의 특성이 하드웨어 구조 변화에 미친 영향에 대하여 논의해보라.

1. 낮은 정밀도 -> 아날로그 컴퓨팅/The Analog Thing

    github: AnaBird, Analog-NN, AnalogML, AnalogNeuralNet

2. 대규모 병렬성 -> 벡터 전용 계산 구조(비 폰-노이만)

    Youtube: How do Graphics Cards Work? Exploring GPU Architecture

[과제3] 인공지능과 인공신경망을 단 몇분 만에 설명하겠다는 동영상들이 수도 없이 많다. 아래에 소개한 두 동영상을 시청해보라. 신경망을 조금 배우기 전과 후의 감상을 논의해 보자. 동영상에 나오는 내용 중 윗글에서 언급되지 않은 부분이 있는지 찾아보라.

Neural Network In 5 Minutes

Neural Networks Explained in 5 minutes

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[다음] [내 신경망 만들기/2부] 1. 최소한의 파이썬(찬조출연: C++)

[내 신경망 만들기/2부] 3. 손글씨 인식 신경망(MNIST)

[내 신경망 만들기/2부] 3. 손글씨 인식 신경망(MNIST)

1. 개요

2. 파이썬 신경망 기본틀
    2-1. 크래스 초기화 함수,  __init__()
    2-2. 초기 가중치
    2-3. 조회 함수 , query()
    2-4. 훈련 함수, train()

3. 신경망 

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[참고서] Make Your Own Neural Networks, Tariq Rashid [book][검색링크]
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3Blue1Brown-neural networks
https://www.3blue1brown.com/?topic=neural-networks
https://www.youtube.com/playlist?list=PLZHQObOWTQDNU6R1_67000Dx_ZCJB-3pi

3Blue1Brown 한국어 - ML/DL
https://www.youtube.com/playlist?list=PLkoaXOTFHiqhM4MeCMrS016jOWKfIXTjK

이미지 분류: 다층 퍼셉트론(MLP)으로 손글씨 숫자(MNIST) 인식
https://youtu.be/gh8UR3nw2uk

딥러닝의 핵심 활성화 함수(1): Sigmoid의 특징과 한계

딥러닝의 핵심 활성화 함수(2):Tanh, ReLU, Leaky ReLU

예제로 배우는 역전파(backpropagation)
https://youtu.be/Ku1xUFK9I3Y

합성곱 신경망(CNN) (기초이론)
https://youtu.be/h1Io450Igrg
 

합성곱 신경망(CNN) (MNIST 실습)
https://youtu.be/IHbsSmRbcrw

https://en.wikipedia.org/wiki/Edge_detection

https://en.wikipedia.org/wiki/Canny_edge_detector

[내 신경망 만들기/2부] 2. 파이썬으로 작성하는 신경망

[내 신경망 만들기/2부] 2. 파이썬으로 작성하는 신경망

1. 개요
2. 파이썬 신경망 기본틀
    2-1. 크래스 초기화 함수, __init__()
    2-2. 초기 가중치
    2-3. 조회 함수 , query()
    2-4. 훈련 함수, train()
3. 소규모 신경망
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[참고서] Make Your Own Neural Networks, Tariq Rashid [book][검색링크]
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[CC-BY]

1. 개요

최소한의 파이썬으로 간단한 신경망을 작성해보자.

2. 파이썬 신경망 기본틀

신경망의 파이썬 크래스 기본 골격은 다음과 같은 소속함수를 두기로 한다.

- 초기화 함수(크래스 구성자): 신경망을 구성하는 입력층, 은익층 그리고 출력층의 노드 갯수를 정한다.
- 학습 함수: 각층의 노드들 사이의 연결강도(가중치)를 갱신한다. 갱신될 가중치는 학습 자료에 따라 목표 치와 비교하여 갱신될 가중치가 계산된다.
- 조회 함수: 신경망을 구성하는 각 층의 노드에 입력이 주어진 후 계산된 출력을 조회한다.

신경망 크래스 골격은 다음과 같다. 함수의 내용은 아직 비었다.

# Neural network class definition
class neuralNetwork:
    # Initialise the neural network
    def __init__():
        pass

    # Train the neural networks
    def train():
        pass

    # query the neural network
    def query():
        pass

2-1. 크래스 초기화 함수, __init__()

신경망을 구성하는 각 층의 노드 수와 학습률 상수를 설정하기 위해 크래스 neuralNetwork의 초기화 함수를 아래와 같이 변경 추가 한다.

    # Initialise the neural network
    def __init__(self,

                 inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate):
        self.inodes = inputnodes # number of input nodes
        self.hnodes = hiddennodes
        self.onodes = outputnodes
        self.lr = learningrate
        pass

각층의 노드 갯수를 주고 크래스를 사례화 하여 신경망을 구성(construct)할 수 있다.

>>> input_nodes = 3
>>> hidden_nodes = 4
>>> output_nodes = 5
>>> learning_rate = 0.3
>>> n = neuralNetwork(input_nodes, hidden_nodes, output_nodes, learning_rate)

2-2. 초기 가중치

각층의 노드들 사이의 연결강도는 신경망의 핵심이다. 학습은 이 연결강도의 조정과정이다. 연결강도는 행렬로 표현한다. 연결의 시작 층을 열(column)로, 종착 층을 행(row)으로 나타낸다.

[주의] 행렬 표기법
가중치 행렬을 2차원 배열로 표현하는 경우 대부분 프로그래밍 언어에서 첫번째 배열 색인을 행으로 두번째 색인을 열로 나타낸다. 가중치를 표현할 때 W_ij는 i 층에서 j층으로 연결되는 노드 가중치를 의미 했었다. 이때 가중치를 행렬로 표현할 경우 i는 열, j 는 행이다.



예를들어,

- wih은 입력층에서 은닉층으로 연결되는 가중치 행렬이다. 입력층 1번째 노드에서 은닉층 3번째 노드의 연결 강도를 W_13 로 표기 한 경우 파이썬 배열 표현은 wih[3,1] 이다.

- who 는 은닉층에서 출력층으로 연결되는 가중치 행렬이다. 파이썬 배열 who[2,3]는 은닉층 3번째 노드에서 출력층 2번째 노드의 연결 강도다.

초기 가중치를 임의로 주는 방법으로 numpy 모듈의 난수 발생 함수를 사용하여 초기화 한다. 난수 발생 함수는 다음과 같다.

>>> import numpy
>>> numpy.random.rand()
0.6175598212712633

난수를 갖는 4행 3렬의 행렬을 단 한문장으로 쉽게 만들 수 있다. 과학 함수 모듈 SciPy의 난수 발생 함수는 [링크]를 참조한다.

>>> wih = numpy.random.rand(4, 3)
>>> print(wih)

[[0.83381733 0.31199744 0.74202711]

 [0.72237501 0.38875002 0.23477635]

 [0.39497783 0.37731733 0.20452554]

 [0.33714142 0.86863996 0.02348075]]

numpy의 난수는 0.0 과 1.0 사이의 값을 갖는다. 범위를 -0.5와 +0.5 사이 값으로 변경해 주어야 한다. 한 문장으로 모든 행렬 값을 쉽게 병경 할 수 있다. 파이썬의 코드 작성에 효율적인 면을 보여준다.

>>> wih = numpy.random.rand(4, 3) - 0.5

>>> print(wih)

[[ 0.37581529  0.35526794 -0.09234779]

 [ 0.16441161  0.38565857 -0.30835495]

 [-0.17046742  0.36361927  0.02191034]

 [ 0.34118212  0.09421848  0.36531536]]

초기 가중치를 무작위 난수 보다 정규 확률 분포를 따르는 난수가 효과적이다. 정규 확률 분포 난수 발생 함수 numpy.random.normal()는 링크를 참조한다. 이 함수를 이용하여 0.0 을 중심으로 대칭인 정규 확율(가우시안) 분포에서 난수를 생성한다. 한개의 난수값 뿐만 아니라 행렬을 쉽게 만들 수 있다. 출력층의 노드 갯수의 역수, pow(onodes, -0.5)를 확률분포의 표준 편차로 취하여 발생한 난수 행렬을 만드는 예는 다음과 같다.

>>> # normal probability distribution rando generator
>>> import numpy

>>> inodes = 3
>>> hnodes = 4

>>> wih = numpy.random.normal(0.0, pow(hnodes, -0.5), (hnodes, inodes))

>>> print(wih)
[[ 0.42839628 -0.06340692 0.56184273]
[ 0.68782127 0.26616802 -0.35102333]
[ 0.94193363 -0.23215167 -0.04476711]
[ 0.07428921 0.2611703 0.62385664]]

>>> onodes = 5

>>> who = numpy.random.normal(0.0, pow(onodes, -0.5), (onodes, hnodes))
>>> print(who)
[[-0.67086208 -0.52284949 -0.42519078 -0.18905072]
[-0.06233622 0.28244396 0.48764996 0.37380161]
[-0.39578609 0.38793941 0.13654488 -0.29288628]
[ 0.0166917 -0.25951234 0.42738579 0.54957168]
[ 0.04814966 -0.47340498 0.42078217 -0.40487517]]

neuralNetwork 크래스의 초기화 함수에 신경망의 연결강도를 임의의 난수 대신 정규 확률 분포를 갖도록 아래와 같이 추가한다.

self.wih = numpy.random.normal(0.0, pow(self.hnodes, -0.5),
                                         (self.hnodes, self.inodes))
self.who = numpy.random.normal(0.0, pow(self.onodes, -0.5),

                                         (self.onodes, self.hnodes))

2-3. 조회 함수, query()

조회 함수 query()는 노드들의 출력 계산을 수행한다. 전방향 신경망 처리다. 신경망을 구성하는 각층의 노드들 사이에 가중치를 곱한 누적 값을 활성(발화)함수 (시그모이드 함수)를 통하여 출력을 계산한다.

연결 강도 곱의 누적은 행렬과 벡터의 내적(inner product)이다. i층의 출력 벡터 O_i 에 대하여 연결 강도 행렬 W_ij의 내적은 다음과 같다. 입력층의 노드 갯수가 3, 출력(은닉)층의 노드 갯수는 4일 경우,

파이썬의 numpy 모듈은 행렬과 벡터의 내적을 처리하는 함수를 가지고 있다.

    I_hidden = numpy.dot(self.wih, I)

높은 추상화 수준의 언어(객체 선언과 할용이 매우 유연하다)인 파이썬은 라이브러리 구축과 활용에 매우 유리하다. 많은 사용자들에 의해 방대한 라이브러리(모듈)들을 공유하고 있다. 비교적 현대적인 언어로서 과학기술 계산, 자료처리(인공지능), 데이터 시각화 등 다양한 라이브러리들이 있다. 출력층 노드의 최종 값은 발화함수의 출력이다. 발화 함수(시그모이드 함수)를 거친 은닉층의 출력은 다음과 같다.

    O_hidden = sigmoid(I_hidden)

파이썬 SciPy 라이브러리에 시그모이드 함수는 expit() 다. 이 함수를 사용하기 위해 라이브러리를 들여 오자.

# scipy.special for the sigmoid function expit()
import scipy.special

노드의 출력을 결정하는 활성 함수는 시그모이드 외에 다양하게 구현된다. 굳이 복잡한 지수함수를 가진 시그모이드 보다 좀더 단순화된 함수를 사용한다. 계산과 구현의 단순화를 위해 연속함수 대신 불연속 함수가 사용되기도 한다. 대규모 계산을 요구하는 신경망을 감안하면 연산기 단순화(값의 양자화)가 실용적인 면에서 중요한 과제다. 응용에 따라 효율적인 발화함수의 구현은 나중으로 미루고 시그모이드 함수의 원형[참고]을 발화 함수로 사용하기로 한다.

# activation function is the sigmoid function
self.activation_function = lambda x: scipy.special.expit(x)

'람다(lambda)'식(expression)은 익명으로 '함수'를 기술하는 기법이다. 한 문장으로 함수를 간결하게 기술할 수 있다.

    lambda 인자: 표현식

람다 식으로 기술한 활성함수를 사용하는 방법은 일반 함수와 같다.

    hidden_output = self.activation_function(O_hidden)

3개층으로 구성된 신경망을 구성하는 입력층과 은닉층 사이의 노드 연결과 출력은 다음과 같이 기술할 수 있다. 입력 벡터와 연결 강도(가중치) 행렬의 내적과 활성함수 적용후 출력이다.

hidden_inputs = numpy.dot(self.wih, inputs)
hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)

동일한 방식으로 은닉층과 출력층을 연결하여 신경망 최종 출력을 얻는다.

final_inputs = numpy.dot(self.who, hidden_outputs)
final_outputs = self.activation_function(final_inputs)

초기화와 조회 함수가 포함된 파이썬 코드를 실행해보자. 학습 함수 train() 은 아직 작성 전이다.

$ python3

Python 3.12.3 (main, Mar 3 2026, 12:15:18) [GCC 13.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>>
>>> import numpy
>>> import scipy.special

파이썬 파일을 읽어 실행,

>>> exec(open('Code_init_query.py').read())

신경망 크래스 사례화하여 소규모 신경망 만들기,

>>> input_nodes = 5
>>> hidden_nodes = 4
>>> output_nodes = 3
>>> learning_rate = 0.3

>>> n = neuralNetwork(input_nodes, hidden_nodes, output_nodes, learning_rate)

신경망 크래스 객체가 사례화 하면서 신경망이 구성된다. 초기화 함수(구성자)에 의해 임의 값으로 초가화 한 입력층과 은닉층 사이의 연결 가중치 행렬 확인해보자.

입력층과 은닉층 사이의 연결 가중치 행렬 확인,

>>> print(n.wih)
[[-0.78217197 0.5808482 -0.31876802 1.64631682 -0.28874034]
[ 0.17742955 -0.26017423 -0.55911973 -0.40947595 0.41022274]
[-0.28092837 -0.04689308 -0.25862563 -0.67334743 -0.85635187]
[-0.44649879 0.31916959 0.05223414 -0.06373131 -0.46721884]]

은닉층과 출력층 사이의 연결 가중치 행렬 확인,

>>> print(n.who)
[[ 0.64205114 0.50799958 1.45701532 -1.02826693]
[ 0.56086822 0.46135494 -0.55627495 0.40996956]
[-0.63063029 -0.71400507 0.82037014 1.43052149]]

입력층은 이 1행짜리 리스트 형식이므로 행렬 내적을 수행 하려면 전치(transpose)행렬로 바꿔 주어야 한다.

    inputs = numpy.array(inputs_list, ndmin=2).T

신경망(순방향)을 실행해 보자.

>>> o = n.query([1.0, 0.5, -1.5, 1.5, 2.0])
[[ 1. ]
[ 0.5]
[-1.5]
[ 1.5]
[ 2. ]]
>>> print(o)
[[0.69641302]
[0.7060551 ]
[0.32236108]]

아직 의미있는 훈련을 하지 않았지만 신경망의 순방향 작동을 확인 해봤다. 파이썬을 사용하면 최소한의 코드로 알고리즘을 기술 할 수 있다.

2-4. 훈련 함수, train()

이제 신경망을 훈련시켜보자. 신경망은 3개 층으로 구성되었으며 각 층마다 L, M, N개의 노드를 가지도록 초기화 되었다. 훈련은 먼저 순방향 계산을 수행하고 이를 토대로 목표와 차분을 역전파하여 가중치를 갱신한다.

학습 함수 train()은 두개의 인자(시험입력과 목표)를 갖는다.

# train the neural network
def train(self, inputs_list, targets_list):

시험입력 input_list는 1행 L렬이므로 연결 가중치 행렬과 내적을 수행하기 위해 전치(transpose)하여 L행 1렬로 변환 한다. 학습 폭표 target_list는 N행 1렬 벡터로 변환한다.  numpy.array().T는 배열의 행과 열의 위치를 바꿔준다.

    inputs = numpy.array(inputs_list, ndmin=2).T
    targets = numpy.array(targets_list, ndmin=2).T

함수 numpy.dot()룰 사용하여 가중치 행렬과 입력 벡터를 내적(inner product)한다. 내적을 수행하려면 가중치 행렬 wih의 열의 갯수와 입력 벡터 input의 행의 갯수가 일치해야 한다. 입력층과 은닉층 사이의 연결강도가 저장된 행렬의 크기는 M행 L렬이다.

    hidden_inputs = numpy.dot(self.wih, inputs)
    hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)

이어 은닉층과 출력층의 순방향 계산이다. 연결강도 행렬은 who는 N행 M렬이다.

    final_inputs = numpy.dot(self.who, hidden_outputs)
    final_outputs = self.activation_function(final_inputs)

순방향 처리로 신경망의 현재 출력 final_output을 계산했다. 목표와 차로 오차 output_error를 구한 후 연결강도 행렬 who의 전치행렬과 내적으로 은닉층 오차 hidden_errors 를 구한다. 오차의 역전파(back-propagation)이다.

    output_errors = targets - final_outputs

    hidden_errors = numpy.dot(self.who.T, output_errors)

1부에서 다뤘던 가중치 갱신량은 다음과 같다. 활성함수는 시그모이드 함수다.

은닉층과 출력층 사이의 가중치 행렬의 갱신은 다음과 같다.

    self.who += self.lr * numpy.dot(

        (output_errors * final_outputs * (1.0 - final_outputs)), 

        numpy.transpose(hidden_outputs))

오차 역전파로 은닉층의 오차를 구해 놓았다. 이를 바탕으로 입력층과 은닉층 사이의 가중치 행렬을 갱신하면 다음과 같다.

    self.wih += self.lr * numpy.dot(

        (hidden_errors * hidden_outputs * (1.0 - hidden_outputs)), 

        numpy.transpose(inputs))

학습 함수까지 작성된 신경망 파이썬 코드는 아래 링크에서 받을 수 있다.

https://github.com/makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetwork/blob/master/part2_neural_network.ipynb

3. 소규모 신경망

간단한 신경망 이지만 여러 실험을 해볼 수 있다. 아래의 테스트벤치 코드를 가지고 실험해보자.

$ python3

Python 3.12.3 (main, Mar 23 2026, 19:04:32) [GCC 13.3.0] on linux

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> 

미리 작성해둔 신경망을 읽어 실행,

>>> import os

>>> exec(open('./part2_neural_network.py').read())

각 층의 노드수와 학습율을 주고 신경망을 구성한다.

>>> input_nodes = 3

>>> hidden_nodes = 20

>>> output_nodes = 8

>>> learning_rate = 0.3

>>> n = neuralNetwork(input_nodes, hidden_nodes, output_nodes, learning_rate)

초기 연결 가중치 행렬을 보자.

>>> print(n.wih)

[[ 0.23480486 -0.62048203  0.48227183]

 [-0.44191224  0.96688793  0.37256845]

 [ 0.73100745  0.9149449   0.55167343]

    . . . . . .

 [-0.381088    0.11340818 -0.23275817]

 [ 0.22929161 -0.65477635  0.41994934]

 [-0.38261365  0.21811293  0.44382208]]

>>> print(n.who)

[[-0.05045051 -0.09326337 . . . . .  -0.03752638  0.01446497]

 [ 0.4941326  -0.20127579 . . . . .  -0.00389773 -0.17173596]

 [ 0.18257659  0.02078628 . . . . .   0.03690485  0.11091558]

    . . . . . .

 [ 0.1637788  -0.10455684 . . . . .  -0.02724405  0.0628117 ]]

입력과 목표를 주고 훈련시킨다. 훈련 목적은 3x8 디코더다. 훈련이 용이하도록 다음과 같은 함수를 작성했다.

# Filename: train_3x8_decoder.py

def train_3x8_decoder(neuralNetwork):

    for n in range(8):

        target_list = numpy.zeros(8)

        target_list[n] = 0.99

        input_list = numpy.zeros(3)

        m = n

        for i in range(3):

            if (m & 1): input_list[i] = 0.99

            else :      input_list[i] = 0.0

            m >>=1

            pass

        pass

        print("Input :", input_list)

        print("Target:", target_list)

        neuralNetwork.train(input_list, target_list)

    pass

3x8 디코더 훈련 함수를 실행 시켜보자.

>>> exec(open('./train_3x8_decoder.py').read())

>>> train_3x8_decoder(n)

Input : [0. 0. 0.]

Target: [0.99 0.   0.   0.   0.   0.   0.   0.  ]

Input : [0.99 0.   0.  ]

Target: [0.   0.99 0.   0.   0.   0.   0.   0.  ]

Input : [0.   0.99 0.  ]

Target: [0.   0.   0.99 0.   0.   0.   0.   0.  ]

Input : [0.99 0.99 0.  ]

Target: [0.   0.   0.   0.99 0.   0.   0.   0.  ]

Input : [0.   0.   0.99]

Target: [0.   0.   0.   0.   0.99 0.   0.   0.  ]

Input : [0.99 0.   0.99]

Target: [0.   0.   0.   0.   0.   0.99 0.   0.  ]

Input : [0.   0.99 0.99]

Target: [0.   0.   0.   0.   0.   0.   0.99 0.  ]

Input : [0.99 0.99 0.99]

Target: [0.   0.   0.   0.   0.   0.   0.   0.99]

입력을 주고 신경망의 결과를 보자.

>>> input_list = [0.0, 0.99, 0.0]

>>> print(input_list)

[0.0, 0.99, 0.0]

>>> n.query(input_list)

array([[0.28647384],

       [0.31572146],

       [0.2357812 ],

       [0.30340183],

       [0.24903345],

       [0.24786613],

       [0.34638421],

       [0.31687699]])

1번의 훈련으로는 신통치 않다. 훈련을 50회 반복하고,

>>> for k in range(50):

...     train_3x8_decoder(n)

...

신경망을 시험해 본다.

>>> print(input_list)

[0.0, 0.99, 0.0]

>>> n.query(input_list)

array([[0.15615978],

       [0.05668246],

       [0.46297304],

       [0.27559223],

       [0.07328362],

       [0.02519343],

       [0.27244608],

       [0.15757236]])

모든 경우의 입력에 대하여 신경망을 시험하기 위해 테스트 함수를 다음과 같이 작성했다.

# Filename: query_3x8_decoder.py

def query_3x8_decoder(neuralNetwork):

    for n in range(8):

        input_list = numpy.zeros(3)

        m = n

        for i in range(3):

            if (m & 1): input_list[i] = 0.99

            else :      input_list[i] = 0.0

            m >>=1

            pass

        pass

        print("Input :", input_list)

        final_outputs = neuralNetwork.query(input_list)

        print("Result:\n", final_outputs)

    pass

테스트 함수를 불러 실행,

>>> exec(open('./query_3x8_decoder.py').read())

>>> query_3x8_decoder(n)

Input : [0. 0. 0.]

Result:

[[0.30495533]

 [0.23650692]

 [0.16199468]

 [0.11086559]

 [0.17795601]

 [0.11836501]

 [0.12903878]

 [0.12213821]]

Input : [0.99 0.   0.  ]

Result:

[[0.20313592]

 [0.53596938]

 [0.05762545]

 [0.25535589]

 [0.08108751]

 [0.27341848]

 [0.04069108]

 [0.14628759]]

Input : [0.   0.99 0.  ]

Result:

[[0.15615978]

 [0.05668246]

 [0.46297304]

 [0.27559223]

 [0.07328362]

 [0.02519343]

 [0.27244608]

 [0.15757236]]

Input : [0.99 0.99 0.  ]

Result:

[[0.10370655]

 [0.17066447]

 [0.19996303]

 [0.48574626]

 [0.03205448]

 [0.06564895]

 [0.09148218]

 [0.18006337]]

Input : [0.   0.   0.99]

Result:

[[0.16357412]

 [0.07169463]

 [0.06815046]

 [0.03221097]

 [0.46463536]

 [0.30841241]

 [0.27241288]

 [0.14081779]]

Input : [0.99 0.   0.99]

Result:

[[0.10043521]

 [0.20833083]

 [0.02399164]

 [0.08000641]

 [0.22380893]

 [0.50919171]

 [0.09650261]

 [0.16372008]]

Input : [0.   0.99 0.99]

Result:

[[0.0869016 ]

 [0.02090949]

 [0.23479213]

 [0.08604624]

 [0.19224772]

 [0.0612008 ]

 [0.42393379]

 [0.15282409]]

Input : [0.99 0.99 0.99]

Result:

[[0.05329815]

 [0.06279431]

 [0.08822157]

 [0.18996017]

 [0.08444943]

 [0.15224292]

 [0.17588012]

 [0.18897843]]

[과제1] 마지막 입력에 대한 결과가 신통치 않게 나왔다. 학습 횟수를 늘려 시험해 보라.

[과제2] 학습이 반복되면서 가중치의 변화를 시각적으로 표시해보라.

우리는 인코딩된 2진수를 디코딩하는 알고리즘은 이미 잘 알고있다. 이를 모르는 기계(신경망)에게 2진수 입력을 주고 디코더를 학습 시켜봤다. 결과를 얻기 위해 상당히 많은 회수의 학습이 필요하다. 소규모 신경망으로 할 수 있는 일은 아주 비효율적이다. 파이썬으로 작성한 코드가 작동 한다는 점 만 확인하는데 만족하자. 신경망이 효과를 거두려면 대규모 네트워크를 구성하여 방대한 자료를 기반으로 학습해야 한다. 다음에는 본격적으로 손글씨 이미지를 받아 훈련시키고 인식하는 신경망을 작성해 보기로 한다.

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[내 신경망 만들기/2부] 1. 최소한의 파이썬(찬조출연: C++)

1. 개요

2. 준비 및 실행환경

    2-1. 필요한 모듈 설치
    2-2. 파이썬 실행
    2-3. 파이썬 프롬프트에서 리눅스 명령 실행

3. 최소한의 파이썬

    3-1. 파이썬 인터프리터 환경에서 문장 실행
    3-2. for 반복문
    3-3. 함수
    3-4. 배열 다루기 모듈 numpy
    3-5. 배열 시각화 모듈 matplotlib
    3-6. 객체 크래스

4. 실습

    4-1: 파이썬 예제
    4-2: C++과 비교 예제

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[참고서] Make Your Own Neural Networks, Tariq Rashid [book][검색링크]
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1. 개요

파이썬(python)은 매우 높은 추상화 수준의 컴퓨팅 언어다. 세상에서 가장 '시작하기 쉬운' 컴퓨팅 언어라는 말도 있다. 수많은 라이브러리(모듈, 패키지)들이 준비되어 있어서 적은 양의 코딩으로도 멋진 응용 소프트웨어를 제작할 수 있다. 파이썬(python) 프로그래밍 언어가 '인공지능'에 적합하다고 들 한다. 이는 남이 만들어 놓은 '인공지능' 용 모듈 자원이 많이 축적되어 있기 때문이지 이 언어가 인공지능에 특화된 프로그래밍 언어라는 뜻은 아니다. 하지만 '시작하기' 쉽다고 '잘하기' 쉽다는 말은 아니다. 어쨌든 다들 파이썬을 부르짖으니 이참에 알아보기로 한다. 프로그래밍 언어는 '거기서 거기다.' 실습을 통해 파이썬과 C++ 언어를 비교해보자.

2. 준비 및 실행환경

2-1. 필요한 모듈 설치

리눅스(WSL 가상 머신을 포함해서)환경에서 파이썬 언어를 사용하려면 다음과 같은 소프트웨어들을 설치해야 한다. 리눅스 명령줄에서 파이썬 언어 실행환경(인터프리터)을 설치한다.

sudo apt install python3
sudo apt install python3-dev
sudo apt install python3-pip

과학 및 수학, 통계 그리고 자료 시각화 처리에 유용한 기본 모듈을 설치한다.

sudo apt install python3-numpy
sudo apt install python3-scipy
sudo apt install python3-matplotlib

아래 모듈들은 명령줄 환경을 좀더 편리하게 운영할 수 있도록 해준다. 웹 브라우져에서 쥬피터 노트북(Jupyter Notebook)을 실행 시킬 수 있다. 필수 사항은 아니다.

sudo apt install python3-ipython
sudo apt install python3-ipykernel

2-2. 파이썬 실행

파이썬은 '인터프리터' 언어다. 리눅스 쉘 명령줄에서 python3 을 실행 하면 프롬프트가 나타날 것이다.

$ python3

Python 3.12.3 (main, Mar  3 2026, 12:15:18) [GCC 13.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>>

2-3. 파이썬 프롬프트에서 리눅스 명령 실행

파이썬 프롬프트에서 리눅스 명령 실행하려면 os 모듈을 들여와야 한다. 운영체제에서 제공하는 표준 입출력 <stdio> 함수들을 사용할 수 있다.

>>> import os
>>> os.system("ls -l")

total 24
-rw-r--r-- 1 mychip mychip 135 Apr  7 11:37 arrays.py
-rw-r--r-- 1 mychip mychip 594 Apr  7 12:09 class.py
-rw-r--r-- 1 mychip mychip  51 Apr  7 11:20 for_loop.py
-rw-r--r-- 1 mychip mychip  85 Apr  7 11:22 for_sqr.py
-rw-r--r-- 1 mychip mychip 259 Apr  7 11:44 plotting_arrays.py
-rw-r--r-- 1 mychip mychip 193 Apr  7 12:13 Skeleton_Code.py

현재 디렉토리에 파이썬 파일 'array.py'을 읽어 출력 해보자.

>>> print(open('./arrays.py').read())
import numpy
a = numpy.zeros([3,2])
print(a)
a[0,0] = 1
a[0,1] = 2
a[1,0] = 9
a[2,1] =12
print(a)
print(a[0,1])
v = a[1,0]
print(v)

파이썬 프롬프트에서 미리 작성한 스크립트 파일을 읽어 실행 하려면 exec() 함수를 사용한다.

>>> exec(open('./arrays.py').read())
[[0. 0.]
 [0. 0.]
 [0. 0.]]
[[ 1.  2.]
 [ 9.  0.]
 [ 0. 12.]]
2.0
9.0

또는, 파이썬 스크립트 파일을 모듈로 들여와 실행 시킬 수 있다.

>>> import arrays

3. 최소한의 파이썬

Jupyter Notebook, MS Code 등이 편리한 파이썬 실행 환경을 제공한다. 파이썬 명령 줄 환경도 괜찮다. 파이썬 명령 줄 프롬프트는 '>>>' 다.

3-1. 파이썬 인터프리터 환경에서 문장 실행

파이썬의 문장의 기초,

- 파이썬은 문장의 마침표가 따로 없이 '엔터'로 끝난다.
- 제어문의 구역 시작은 콜론(:) 이다.
- 제어문이 영향을 미치는 구역의 표시는 들여쓰기다. 문장 앞에 공백문자(스페이스 또는 탭)넣는다.
- pass 는 아무런 실행내용이 없는 '자리채움'일 뿐이다. 제어 영역의 마침을 표시한다.
- 샵(#) 문자 뒤는 주석(comment)이다.

파이썬 명령줄에서 다음을 실행해보자.

>>> 2+3
5

>>> print("Hello World!")
Hello World!

객체의 선언 없이 할당되는 객체의 리터럴(상수)에서 선언형을 알아서 처리해준다.

>>> x=10
>>> print(x)
10

>>> print(x+5)
15

>>> y=x+7
>>> print(y)
17

할당된 적이 없는 변수는 모른다.

>>> print(z)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'z' is not defined

복합적인 객체도 선언 없이 쉽게 사용할 수 있다.

>>> list(range(10))
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

>>> 

3-2. for 반복문

반복은 컴퓨터의 특기다.

>>> for n in range(10):
...  print(n)
...  pass
...

0
1
2
3
4
5
6
7
8
9

파일 for_loop.py 에 작성한 for 반목문을 읽어서 실행,

>> print(open('./for_loop.py').read())
# For 반복문
for n in range(10):
    print(n)
    pass
print("done")

>>> exec(open('./for_loop.py').read())
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
done

3-3. 함수

모든 컴퓨팅 언어가 그렇듯 함수는 이름과 인수 그리고 되돌림 값을 가진다. 함수를 정의하는 def, 되돌림 return은 파이썬의 키워드다.

>>> import os

>>> os.system("cat func_avg.py")
# Function that takes 2 numbers as input
# and outputs their average
def avg(x,y):
    print("first input is: ", x)
    print("second input is: ", y)
    a = (x+y)/2.0
    print("average is ", a)
    return a

0

>>> import func_avg
>>> func_avg.avg(4,7)
first input is:  4
second input is:  7
average is  5.5

5.5

>>>

변수의 선언과 운영은 컴퓨팅 언어를 대할 때 입문자에게 가장 큰 장벽이다. C++ 같은 언어는 프로그래머에게 컴퓨터의 메모리 운영방식, 예를들어 다양한 자료형과 포인터 같은 객체에 대한 이해를 요구하며 매우 까다롭다. 이에 비해 파이썬은 변수형을 따로 선언 할 필요도 없으며 할당 되는 자료형식에 의해 '알아서' 메모리를 운영해준다. 이는 파이썬이 입문하기 '쉬운' 인상은 주는 요인중 하나다.

3-4. 배열 다루기 모듈 numpy

numpy는 통계, 수치해석 등의 응용에서 다차원 배열 객체를 수월하게 다룰 수 있도록 해주는 파이썬 모듈(라이브러리)이다. 배열 값을 0으로 채운 5행 6열 배열 객체를 생성하는 예는 다음과 같다.

>>> import numpy
>>> a = numpy.zeros([5,6])
>>> print(a)
[[0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0.]]

대괄호([])는 배열에 접근할 때 사용된다.

>>> a[0,0] = 1
>>> a[3,4] = 2
>>> a[5,5] = 3

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: index 5 is out of bounds for axis 0 with size 5

>>> a[4,5] = 3
>>> print(a)
[[1. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 2. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 3.]]

3-5. 배열 시각화 모듈 matplotlib

파이썬 모듈 matplotlib는 행렬 데이터의 시각화에 유용하다. 5행 6열 2차원 배열 객체를 만들어 임의의 값을 저장한 후 값에 해당하는 가장 가까운 색으로 그림을 그리는 파이썬 스크립트 plotting_arrays.py는 다음과 같다.

# Plotting Array Example
# Filename: plotting_arrays.py

import numpy

arr = numpy.zeros([5,6])

(nRows,nCols)=arr.shape
print('Array has ',nRows, 'x', nCols)

for i in range(nRows):
  for j in range(nCols):
    arr[i][j] = int(numpy.random.rand()*100)
    pass
  pass

print(arr)

import matplotlib.pyplot

matplotlib.pyplot.imshow(arr, interpolation="nearest")

matplotlib.pyplot.show()

위의 파이썬을 실행 시켜보자.

>>> import plotting_arrays
Array has  5 x 6
[[81. 44. 98. 82. 13. 77.]
 [63. 84. 42. 48. 50. 54.]
 [31. 86. 60. 32. 91. 58.]
 [49. 81.  3. 53. 22. 67.]
 [34. 97. 13. 45. 50. 26.]]

3-6. 객체 크래스

파이썬에서 복합 객체를 사용할 수 있다.

# Filename: ex_class.py
# Class for Dog object

class Dog:

    # Initializer or constructor of the class
    def __init__(self, petname, temp):
        self.name = petname
        self.temperature = temp
        pass

    # Member function status()
    def status(self):
        print("Name: ", self.name)
        print("Temp: ", self.temperature)
        pass

    def setTemperature(self, temp):
        self.temperature = temp
        pass

    # This Dog can bark()
    def bark(self):
        print("woof!")
        pass

    pass

크래스 사례화 방법은 크래스를 함수처럼 호출한다. 이는 크래스의 초기화 함수 __init()__ 를 실행하게 되는데 C++ 언어에서 구성자(constructor)와 같다. 크래스의 소속 함수를 통해 객체에 접근 한다.

>>> exec(open('dog_class.py').read())

>>> sizzles=Dog("sizzles", 37)

>>> sizzles.status()
Name:  sizzles
Temp:  37

>>> sizzles.bark()
woof!

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[실습1] 아래의 파이썬 소스 파일들을 읽고 실행시켜보자.

1. for_loop.py

2. for_sqr.py

3. func_avg.py

4. arrays.py

5. plotting_arrays.py

6. dog_class.py

이정도 파이썬을 이해했다면 신경망을 시작해 보기에 충분한하다고 한다. 파이썬이 시작하기 쉽기는 한 모양이다. 

[실습2] 아래의 C++ 소스 파일들을 파이썬과 비교해보자.

1. arrays.cpp

2. for_sqrt.cpp

3. func_avg.cpp

4. plotting_arrays.cpp

5. dog_class.cpp

파이썬에 비하면 C++ 는 좀더 신경쓸 일이 많다. 이는 파이썬이 C++에 비해 '직관적(척! 보고 인간의 의도를 알아서 처리해준다)'이라는 뜻이며 추상성이 높다는 뜻이기도 하다.

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