ニューラルネットワークは0の代わりに0.5を返します

Question

単純なニューラルネットワークの場合は、tutorialの直後にあります。それは本当に私がそのコンセプトを理解するのを助けました。しかし、私がちょうど0でテストすると、[0,0,0]は、〜0の代わりに0.5を返します。それはなぜそれをするのですか？ 〜0を返すために何を変えなければならないのですか？

X = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1] ]) 
y = np.array([[0,1,1,0]]).T 
syn0 = 2*np.random.random((3,4)) - 1 
syn1 = 2*np.random.random((4,1)) - 1 
for j in xrange(60000): 
    l1 = 1/(1+np.exp(-(np.dot(X,syn0)))) 
    l2 = 1/(1+np.exp(-(np.dot(l1,syn1)))) 
    l2_delta = (y - l2)*(l2*(1-l2)) 
    l1_delta = l2_delta.dot(syn1.T) * (l1 * (1-l1)) 
    syn1 += l1.T.dot(l2_delta) 
    syn0 += X.T.dot(l1_delta) 

logistic functionが原点で0.5の値を持っていただき、ありがとうございますと

Answer 1

について。伝達関数を起点に0にする場合は、tanhを使用してください（ただし、デリバティブを変更する必要があります）。