Нейросеть не является волшебной пилюлей, решающей все проблемы. Возможно лучше поискать иные алгоритмы? Помню были даже такие, когда алгоритм перебирал буквально формулу с кучей математических операций и значения констант в них, чтобы итоговое значение совпадало с обучающей выборкой.
Теперь по теме - тебе нужна обучающая выборка. Грубо говоря набор данных в виде таблички (количество колонок в строках одинаковое), где каждая строчка это 2 набора чисел - входящие и выходящие. Входящие числа это набор чисел, на основе которых ты должен сделать предположение, а выходящие - это искомое значение.
В твоем случае водящие числа это твой набор, а выходящие - одно число.
Количество строк в этой таблице должно быть очень большим, т.е. не получится обучить нейросеть на десятке примеров. Вот посмотри
пример обучения сети считать числа фибоначи.
В некоторых случаях можно умножить обучающую выборку, генерируя дополнительные данные, например у тебя количество чисел во входящей последовательности 5, но понять ее можно уже по 4-ем, тогда можно создать из каждой последовательности по две более коротких, используя подпоследовательность, для первой итоговое число будет 5-ое число последовательности, а для второй первое число входной последовательности будет второе число оригинальной. Для твоих 100 чисел можно попробовать брать 50 чисел, и сделать 49 обучающих записей на основе одной известной
p.s. задавай вопрос chatgpt, он иногда выглядит умным, например угадал последовательность фибоначи, где числа умножены на 2 (для простой последовательности он легко все понимает, так как это было буквально в его обучающей выборке)
