神经网络杂文

【辨识】可不可以用BP神经网络来预测六合彩

作者 : 老饼 发表日期 : 2023-06-02 23:57:30 更新日期 : 2023-11-26 22:33:01
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对于BP神经网络的初学者,往往天马行空,喜欢各种尝试,

在尝试使用BP神经网络预测六合彩时,往往失败而不知其所以然

本文不妨以一个简单的案例进行分析,为什么BP神经网络预测六合彩时效果不好




    01. BP神经网络来预测六合彩背景介绍      



本节先简单介绍一下BP神经网络预测六合彩是怎么一回事



    BP神经网络在六合彩的尝试-前言    


什么是六合彩
六合彩就是十二个生肖,用1到12来表示,每期买中了生肖就赚10倍

BP神经网络在六合彩的尝试
很多人在学习了BP神经网络之后,可能会有个奇妙的想法
既然BP神经网络能学习一切规则,那能不能用它来学习六合彩的规则?
有这想法是非常有前途的,学以致用,突破人类极限指日可待
说干就干,马上彻夜未眠,肝到鸡鸣,奋发图强
经过一番激情操作之后,发现好像效果实在是不能说不好,简直是毫无作用!
为什么?为什么?为什么?
其实稍微理解一下BP神经网络,你就会发现,这个失败看似偶然,实则必然!
本文笔者简单分析一下为什么用BP神经网络预测六合彩不管用




    BP应用于六合彩的方案    


BP神经网络应用于六合彩的方案有很多,
我们不妨以一个简单的方案为例,剖析为什么BP应用于六合彩没有效果

方案设计如下:
采集N期六合彩的开奖结果,然后以"前3期的结果"作为输入,预测下一期的开奖结果
以历史数据建立BP神经网络网络进行训练,网络共有3个输 入,一个输出
模型设计如下:
 
 实际上应该把输入输出都作one-hot转换,输入的期数也应该更多一些
但为了讲解方便,我们暂且忽略这些处理,简化模型







    02. BP神经网络预测六合彩效果不好-原因分析      




本节从理论出发分析为什么BP神经网络预测六合彩的效果不好




     BP神经网络学习的规则    


在分析BP神经网络预测六合彩效果为什么不好之前 
本小节我们先重温一下BP神经网络学习到的到底是什么规则

 BP为什么能够预测
BP神经网络为什么能够通过历史数据对新数据进行预测?
 主要原理如下:
 
如图所示,BP主要是在历史样本点之间构建了一个过渡曲线
在新样本进行预测时,就能够根据所构建的曲线给出一个合理的预测值
BP神经网络所学到的规则
我们再来看一下BP神经网络的训练结果,
 以三层BP神经网络为例,BP神经网络的表达式形式如下:
 
从表达中可以看到,BP神经网络就是一个连续函数,
更进一步的,由于我们期望它在数据点之间是平滑过渡的
所以它不仅是一个连续函数,还应该是一个平滑的连续函数,
也就是说,x输入微小变化时,y也是微小的变化
总的来说,BP神经网络学习的规则是连续平滑的




    六合彩所需要的规则    


再来看六合彩预测问题中,一个work模型所需要的条件
在真实数据中,[1,3,5]的输出是8,[1,4,5]输出的结果是2
我们假设训练好的BP神经网络能够很好地预测六合彩的结果,
那么它就能准确地预测[1,3,5]的输出是8,[1,4,5]输出的结果是2
 
也就是说,如果这个模型是work的话,那它的输出是非常变化莫常的
在x有微小变化时,y的变化差异是极大的
仔细观察数据会发现它是跳跃性的变化,也即y相对x极可能是连续的





    为什么BP神经网络预测六合彩的效果不好    


从上述分析就可知,六合彩蕴含的规则与BP所能学习的规则是相违背的
六合彩所需要的是一个输出相对输入极为跳跃的模型,
而一个合理的BP提供的应是一个输出相对输入连续平滑的模型
 
这也就是为什么BP神经网络应用于六合彩中不work的原因了~!
归根到底,BP神经网络能够学习的规则与六合彩所蕴含的规则是不匹配的
可知,如果不把这种矛盾先处理好,用BP预测六合彩几乎是不怎么能到成功的




    编后语    


笔者在此必须声明,笔者并非一棒子打死BP神经网络不能够预测六合彩,
事实上,可以通过数据的预处理、模型的精细化、甚至升维等等作为解决手段,
BP神经网络模型是充满各种可能性的,
只要不断come over各种问题,那么用BP解决六合彩预测问题,也不是不可能
 本文只是粗略的作了一个简单的方案,并进行不怎么严谨的分析
毕竟,这只是随意唠一唠,并非学术文章,严谨了大家都头痛
对于本文,笔者更多的意图是通过展示一个简单失败原因分析案例,
以此来说明,理论与实践应该并行,双腿走路能够避免很多不必要的尝试
对原理掌握得越深,越能精准地找到失败的原因和改进的方向
冲冲冲,学术研究(fa jia zhi fu),从大家做起!











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