複数のsin波を学習させて1つのsin波を出力させるには？

Question

前提・実現したいこと

python初心者なので初歩的な質問かもしれません．

実現したいことを簡潔に述べると，X=(x_1,x_2,...)，Y=(y_1,y_2,...)という
データがあり，複数の(X,Y)を学習させたいということです．
1つの(X,Y)で学習させることは可能ですが，複数の場合それぞれの(X,Y)についてしか学習を行う
ことができないため，まとめて学習させる方法を知りたいです．

以下，複雑な設定(飛ばしてもらっていいです)
波長と振幅がランダムに選ばれた1周期分のsin波がいくつかあるとします．
sin波は，位置X=(x_0,x_1,...,x_n)，変位Y=(y_0,y_1,...,y_n)，
ただし，x_n=a*n(aは定数)のX,Yで表せるものとします．
複数のsin波，すなわち(X_0,Y_0)，(X_1,Y_1)，...を学習(train)させ，X_mを入力(test)した
ときにY_mを出力させたいです．(多入力1出力)

質問内容だけでは意味のないことをしていますが，方法を知りたいです．

該当のソースコード

#ニューラルネットワーク
class MyChain(Chain):
    def __init__(self):
        super(MyChain, self).__init__(
            l1=L.Linear(None,5),
            l2=L.Linear(5,1),
        )
        
    def __call__(self, x, y):
        return F.mean_squared_error(self.fwd(x), y)
    
    def fwd(self, x):
        h1 = F.sigmoid(self.l1(x))
        h2 = self.l2(h1)
        return h2

試したこと

Xのデータ数が異なるためデータ数を揃えましたが，そもそもの学習のさせ方に問題があると感じました．
kerasや追加学習も調べました．

Comments

[aokikenichi]

何を問うているのか分からないです

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複数のsin波，すなわち(X_0,Y_0)，(X_1,Y_1)，...を学習(train)させ，X_mを入力(test)した
ときにY_mを出力させたいです
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はごく普通の機械学習（もちろんニューラルネットワークも含む）であり、

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1つの(X,Y)で学習させることは可能ですが，複数の場合それぞれの(X,Y)についてしか学習を行う
ことができないため
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が何をおっしゃっているのかよく分かりません。