Хуйню какую-то пишете про нейронки. У всех нейросеток (без поиска оптимального значения) алгоритм уровня число += 1 (т.e, число = число + 1) с прибавкой числа 1 к любое число на каждом запуске программы. Соответственно, если при 1-м запуске начальное число 10 = 11, то к 50-му запуску начальное число 10 = 60.

Это просто обучение, с каждым разом всё лучше и лучше. а на первый запуск - всегда хуйня полная. Например, пишешь точный измеритель массы или переводчик, или распознание картинки.

По сути, всё просто как дважды два: например, в Петухоне - есть цикл for in range(принимаемое число). Указываешь рейндж 1 - результат будет одним, укажем рейндж 10000 - результат будет другим, и лучше чем прошлый с рейнджом 1.

А почему нельзя тупо 99999999999999 вбить в рейндж?
Потому что это так не работает. Нужно искать оптимальный рейндж в конкретной задаче. Значение меньше или больше оптимального - и сеть не будет работать так, как нужно (более точно определять пол по весу, более грамотно определять картинку или переводить текст).

Например, задача: на медосмотре тянки и куны встают на весы, и измеряют свой вес. Тебе нужно на основе среднего веса тянки/куна - определить пол. Как ты это будешь делать? Собирать статистические данные о весе всех тянок/кунов. Если большая часть тянок имеют вес 50кг, а большая часть кунов - вес в 100кг, соотвественно, сеть натренируется c каждым угадыванием, и если вес большей части кунов 100кг - выдаст "Male?", если вес большей части тянок 50кг - "Female?". В остальном будет полагаться на собранные данные о весе большинства кунов/тянок, и выдавать соответствующий результат, с каждым разом всё лучше, пока не достигнет максимально оптимального.

Это не настолько сложно, если захотеть разобраться, а если поковыряться и попотеть - можно писать свои нейронки, начиная с самых простых примеров.

Кому интересно вкатиться в нейронки, тут FAQ для самых тупых:

https://habr.com/ru/post/271563/
https://python-scripts.com/intro-to-neural-networks
https://www.youtube.com/watch?v=kft1AJ9WVDk