Hello, я долго не могу разобраться с багом\проблемой в нейросети

import numpy as np
 
def sigmoid (x):
    return 1/ (1+ np.exp(-x))
 
#входные данные
#при вводе входных данных [0,0,0] нейросеть независимо от ожиданий приходит после обучения к ответу [5.00000,5.00000]
 
training_inputs = np.array([[0,0,0],                                  
                                       [1,0,0],
                                       [0,1,0],
                                       [0,0,1],
                                       [1,1,1]])
 
 
# тут на выходе 2 нейрона и все варианты ожиданий ко всем входным
training_outputs = np.array([[1,0,1,0,1],[0,1,0,1,0]]).T
 
 
np.random.seed(1)
#веса
synaptic_weights = 2 *np.random.random((3,2)) -1
 
 
#обучение
for i in range(10000):
    inputs_data = training_inputs
    outputs = sigmoid(np.dot( inputs_data, synaptic_weights))
 
    err = training_outputs - outputs
    abju = np.dot(inputs_data.T ,err * (outputs *(1- outputs)))
    synaptic_weights += abju
 
print (outputs)