Novità

Rete Neurale

Che i parametri vengano cambiati non vuol dire nulla , tanto meno che se non lo fascessero uscirebbe la cinquina uscita la volta precedente.Per il semplice fatto che le venus sono costruite apposta perche questo non succeda.
Comunque quantunque fosse vera la tesi come si farebbe ad allinearsi ai paramtri delal macchinetta ? Fai finta ci fossero solo 2 manopole per i settaggi con 5 posizioni l'una avresti gia 25 combinazioni di settaggio..
 
la mia modesta opinione è che chi gestisce la lotteria ha tutto l'interesse affinche l'estrazione sia realmente casuali, ovviamente perche ha da parte sua la disequità del gioco quindi vincerà sicuramente senza dover fare niente.

tra i like c'è anche quello di un certo Redmoon_ . E' lo stesso utente di tempo addietro?
 
Che i parametri vengano cambiati non vuol dire nulla , tanto meno che se non lo fascessero uscirebbe la cinquina uscita la volta precedente.Per il semplice fatto che le venus sono costruite apposta perche questo non succeda.
Comunque quantunque fosse vera la tesi come si farebbe ad allinearsi ai paramtri delal macchinetta ? Fai finta ci fossero solo 2 manopole per i settaggi con 5 posizioni l'una avresti gia 25 combinazioni di settaggio..
Sarebbe un'impresa titanica, comunque ciò non toglie che gli sviluppatori abbiano reso il sistema così complesso perchè evidentemente qualche problema poteva presentarsi...
 
Mira non è che io ti voglia contraddire , ma se ci pensi il sistema non è complesso , io userei l'aggettivo geniale proprio perche semplice , un soffio d'aria in un contenitore sferico con palline cosi leggere da subire l'effetto del flusso.
Comunque ripeto, anche ragionando col presupposto che questo sia vero sussite il problema di allinearsi alla macchinetta e se per caso i parametri fossero cambiati ogni volta la cosa sarebbe impossibile.
 
Perchè nei Casinò, al gioco della Roulette ad esempio, cambiano il Croupier ogni x minuti?
ma quello è un altro discorso .. si narra che ci siano croupier in grado di far cadere la pallina sul numero previsto non so se sia vero però il caos che si crea dentro la venus non è paragonabile alla ruota della roulette.
 
facendo u nragionamento terra terra , se tu fossi il gestore della lotteria sapendo che il gioco è sbilanciato a tuo favore avresti l'interesse che i numeri siano estratti casualmente , questo mi sembra pacifico.
Allora quando indici l'appalto per comprare dei dispostivi per eseguire le estrazioni poni delle caratteristiche che deevono essere soddisfatte, le aziende si propongono e vengono a fare le loro dimostrazioni. Io penso che la prima cosa che verificheresti tu che la devi comprare è proprio il fatto che facendo due estrazioni consecutive con gli stessi medesimi parametri escano numeri differenti ... o no ?
 
Non si tratta di contraddire, io la penso esattamente come te. Però se guardo le estrazioni, a volte, si trovano delle similitudini tra i primi estratti e gli altri. Sicuramente farà parte del caso....
Quello dei parametri che cambiano credo sia anche una necessità mirata ad evitare truffe da parte degli addetti
 
Come giocarsi i numeri dei sogni, numeri di telefono, targhe delle macchine, date dei defunti. Tutto potrebbe funzionare. Ci sono delle signore, diciamo un po' anziane che si raggruppano nella ricevitoria dove vado a giocare, (preferisco non giocare online) e tra le loro strategie e ne sento di tutti i colori, estraggono i numeri dal sacchetto della tombola per diverse volte e poi formano la giocata, a volte giocano 60 euro e ne vincono 30 e sono felici.
 
X Mira e company ...
qui trovi indicazioni su reti professionali


Ciao
 
Intanto grazie e complimenti mirapep per la condivisione del curioso e interessante exe di rete neurale :)
Sarebbe oltremodo utile, se possibile, avere una piccola infarinatura su questi termini dello stesso...

Vedi l'allegato 2259285

e su questi...

Vedi l'allegato 2259286


Eccoti le traduzioni e le spiegazioni dei termini sulle reti neurali:

  1. Learning Rate (Tasso di Apprendimento): È un parametro che controlla la velocità con cui una rete neurale impara dai dati durante l'addestramento. Determina l'entità dell'aggiornamento dei pesi delle connessioni tra i neuroni in base all'errore calcolato durante la retropropagazione.
  2. Momentum (Momento): È un parametro che migliora la velocità di convergenza dell'addestramento della rete neurale. Aggiunge un termine che tiene conto delle modifiche precedenti ai pesi durante l'aggiornamento, consentendo una transizione più fluida verso il minimo globale della funzione di perdita.
  3. Noise (Rumore): Si riferisce a una variazione casuale introdotta nei dati o nei pesi della rete neurale. Può essere utilizzato per scopi diversi, come l'incremento della robustezza del modello o la regolarizzazione.
  4. Threshold (Soglia) (stop training): La soglia è un criterio o una condizione di arresto utilizzata durante l'addestramento di una rete neurale. Se l'errore della rete neurale scende al di sotto di una determinata soglia, l'addestramento può essere interrotto in quanto il modello potrebbe aver raggiunto una buona precisione.
  5. Hidden Layer Neurons (Neuroni del Livello Nascosto): Sono i neuroni presenti all'interno dei livelli intermedi di una rete neurale, che non sono né gli input né gli output diretti. Questi neuroni elaborano e trasformano le informazioni provenienti dagli strati di input e li passano agli strati successivi.
  6. Training Data Range (Intervallo dei Dati di Addestramento): È l'insieme di valori o l'intervallo di variazione dei dati utilizzati per addestrare una rete neurale. Questo intervallo definisce il range di valori che i dati di addestramento possono assumere.
  7. Ski Training Data (Latest) (Dati di Addestramento più Recenti): Si riferisce ai dati più recenti disponibili per l'addestramento di una rete neurale. È importante utilizzare dati aggiornati per garantire che il modello sia addestrato sui dati più recenti e rappresentativi.
  8. Process Priority (Priorità del Processo): Si riferisce al livello di priorità assegnato a un processo o a un'applicazione all'interno di un sistema operativo. Può influire sul tempo di esecuzione e sull'utilizzo delle risorse del sistema durante l'addestramento della rete neurale.
  9. Fixed Seed Input Weights (Pesi di Input con Seme Fisso): Si riferisce all'utilizzo di un seme (valore iniziale) fisso per inizializzare i pesi delle connessioni nella rete neurale. Utilizzando un seme fisso, è possibile ottenere risultati ripetibili e confrontabili durante l'addestramento.
Grazie grazie grazie CGPT :eek:👽🤖😀
 
Da risultati diversi anche sulle stesse sequenze numeriche, quindi, penso che
siano più casuali che mirati.
Probabilmente bisogna fare molte prove, prima di a vere dei risultati attendibili. :rolleyes:
:cool:
 
Da risultati diversi anche sulle stesse sequenze numeriche, quindi, penso che
siano più casuali che mirati.
Probabilmente bisogna fare molte prove, prima di a vere dei risultati attendibili. :rolleyes:
:cool:
prova altre reti
Comunque se ti vengono sequenze diverse sicuramente hai impostato parametri diversi.
 

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