# 신경망의 실행
class NeuralNetwork:

    # 초깃값 지정
    def __init__(self, num_x, num_yh, num_yo, bias=1):

        # 입력 값(num_x), 은닉층의 초깃값(num_yh), 출력층의 초깃값(num_yo), 바이어스
        self.num_x = num_x + bias # 바이어스는 1로 설정
        self.num_yh = num_yh
        self.num_yo = num_yo

        # 활성화 함수 초깃값
        self.activation_input = [1.0] * self.num_x
        self.activation_hidden = [1.0] * self.num_yh
        self.activation_out = [1.0] * self.num_yo

        # 가중치 입력 초깃값
        self.weight_in = makeMatrix(self.num_x, self.num_yh)
        for i in range(self.num_x):
            for j in range(self.num_yh):
                self.weight_in[i][j] = random.random()

        # 가중치 출력 초깃값
        self.weight_out = makeMatrix(self.num_yh, self.num_yo)
        for j in range(self.num_yh):
            for k in range(self.num_yo):
                self.weight_out[j][k] = random.random()

        # 모멘텀 SGD를 위한 이전 가중치 초깃값
        self.gradient_in = makeMatrix(self.num_x, self.num_yh)
        self.gradient_out = makeMatrix(self.num_yh, self.num_yo)