Model oparty na architekturze Deep Residual MLP z Feature Attention, specjalizujący się w klasyfikacji multi-label dla procesów silnie stochastycznych. Traktuje wynik losowania jako zbiór niezależnych etykiet binarnych, przewidując prawdopodobieństwo wylosowania dla każdego możliwego numeru. Wykorzystuje połączenia rezydualne (skip connections) oraz BatchNorm dla stabilności treningu przy słabym sygnale statystycznym. Mechanizm Feature Attention automatycznie waży istotność cech wejściowych. Średni czas predykcji: 0.15s.
Porównanie prognoz modelu z rzeczywistymi wynikami losowań
| Data | Prognoza modelu | Wynik losowania | Trafienia |
|---|---|---|---|
| 2026-07-28 dziś | — | Oczekiwanie na losowanie | |
| 2026-07-25 | — |
1
9
16
24
28
34
|
— |
| 2026-07-23 | — |
5
9
18
19
22
43
|
— |
| 2026-07-21 | — |
4
16
23
27
29
33
|
— |
| 2026-07-07 | — |
5
7
25
35
38
44
|
— |
| 2026-07-04 | — |
11
13
26
30
36
49
|
— |
| 2026-07-02 | — |
8
10
11
23
30
34
|
— |
| 2026-06-30 |
2
18
29
31
32
44
|
3
13
26
36
37
49
|
0/6 |
| 2026-06-27 |
2
12
15
17
20
27
|
Brak danych | — |
| 2026-06-25 |
11
13
21
41
43
49
|
Brak danych | — |
| 2026-06-23 | — |
3
7
8
10
28
33
|
— |
| 2026-06-20 | — |
2
8
35
38
41
45
|
— |
| 2026-06-18 |
11
17
30
39
43
46
|
3
14
15
22
26
40
|
0/6 |
| 2026-06-16 | — |
7
25
30
36
37
39
|
— |
| 2026-06-11 |
3
5
6
15
17
36
|
7
14
18
31
34
39
|
0/6 |
| 2026-06-09 |
4
5
12
30
38
39
|
Brak danych | — |
Szczegółowy opis działania, parametrów i zastosowań algorytmu
Deep Residual MLP (Multilayer Perceptron) to zaawansowana architektura sieci neuronowej wykorzystująca połączenia rezydualne (residual/skip connections) znane z sieci ResNet. W przeciwieństwie do podejść sekwencyjnych, model traktuje wyjście jako problem klasyfikacji multi-label - dla każdej możliwej liczby w puli (np. 1-49) przewiduje niezależne prawdopodobieństwo jej wylosowania. Mechanizm Feature Attention pozwala sieci dynamicznie określać wagę każdej cechy wejściowej, co jest kluczowe przy słabym sygnale statystycznym charakterystycznym dla procesów stochastycznych.
Dzięki podejściu multi-label lepiej radzi sobie z rzadkimi kombinacjami. Najlepszy wynik historyczny: 4 trafienia z 6 (osiągnięty 1-krotnie w ciągu testów). Kalibracja prawdopodobieństw: Brier Score = 0.078.
Sprawdź nasze pozostałe modele AI lub wróć do strony głównej, aby zobaczyć aktualne prognozy.