【설마】Chainer에서 LSTM을 사용해 넘버즈의 예측을 한다【당첨】

3155 단어 Chainer딥러닝

앞두고 (읽어 날려도 좋습니다)


  • 고소(모 ISP)가 정기적으로 해커슨을 개최하고 있어, 고맙게도 매번 말씀 받고 있습니다.
  • 특별히 테마는 없는, 모쿠모쿠 회적인 해커슨입니다.
  • 매번 맛있는 도시락이 나오지만, 이번에는 양은 만족했지만 품질이 좋았습니다

  • 하고 싶다고 생각해서 할 시간이 없었던 것을 매회 하고 있습니다.
  • 이번에는 LSTM을 사용해 넘버즈의 예측을 했습니다.



    • 번호


  • 숫자 선택식 복권
  • 평일은 매일 추첨이 이루어진다
  • 숫자를 3개 선택하는 번호 3과 4개를 선택하는 번호 4가 있다
  • 숫자와 줄을 모두 맞추는 스트레이트, 배열은 관계없이 숫자만을 맞추는 박스, 스트레이트와 박스에 반반에 걸리는 이미지세트가 있다.
  • 당첨 금액은 스트레이트 >> 세트의 스트레이트 > 박스 > 세트의 박스 같은 이미지


    • 넘버즈에 관한 오컬트 「히파리 현상」


  • 같은 숫자가 몇 번에 걸쳐 연속해서 출현하기 쉽다. 이것을 히파리 현상이라고 한다.
  • 계산하지 않지만, 아마 확률적으로는 자주 있는 정도의 확률인 것은…

  • 히리 현상이 있다 = 전회의 결과와 이번의 결과에는 느슨한 상관관계가 있다
  • 번호 결과를 "시계 데이터"로 간주하고 LSTM에서 학습합니다.


    번호 데이터


  • 번호 3, 4, 미니 로또, 로또 6, 로또 7 로또 7의 과거 데이터 다운로드
  • Excel 파일이 내려오므로 CSV로 대기.
  • 이번에는 번호 4의 예측을 실시했다


    • 했던 일


  • 한 글자씩 학습시켜, 다음에 무엇이 올지 예측

  • DEEPstation에 대한 LSTM 사용

  • 1회마다 당첨번호(4자리)를 학습시켜 다음 당첨번호(4자리)를 학습시킨다.
  • 실수로 코드를 썼다. 해커슨이야. htps : // 기주 b. 코 m / 히다 케 / 누 mbe rs_lstm
  • python numbers_lstm.py 에서 학습
  • python prediction.py 에서 예측



    • 한 문자씩 버전




  • 1000epoch 정도 학습시켜 perplexity가 6정도. 전혀 내리지 않는다.


    • 우선 예측을 해보자





    1회 당첨번호로 학습버전


  • 1000epoch 정도 학습시켜 perplexity 1정도. 좋다.
  • 이쪽도 예측시켜 본다.



    • 그리고 사자





    결과!







    세트 박스 당첨이다 아아 아 아 아 아 아 아! ! ! ! ! ! !



    고찰


  • 이번 히트한 것은 「한글자씩 학습」시키는 쪽
  • 양쪽 모두 「9」나 「4」가 나올 것으로 예상했던 것 같다
  • 당기 현상은 있구나! !


    • 실 겨울

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