# 학습 실행
def train(self, patterns):
    for i in range(iterations):
        error = 0.0
        for p in patterns:
            inputs = p[0]
            targets = p[1]
            self.update(inputs)
            error = error + self.backPropagate(targets)
        if i % 500 == 0:
            print('error: %-.5f' % error)

# 결괏값 출력
def result(self, patterns):
    for p in patterns:
        print('Input: %s, Predict: %s' % (p[0], self.update(p[0])))

if __name__ == '__main__':
    # 두 개의 입력 값, 두 개의 레이어, 하나의 출력 값을 갖도록 설정
    n = NeuralNetwork(2, 2, 1)

    # 학습 실행
    n.train(data)

    # 결괏값 출력
    n.result(data)