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프로젝트 개요

신경망을 이용해 당첨 가능한 번호와 아닌 번호로 classification하는 프로그램을 제작한다.


사용할 신경망

Multi-layer Perceptron을 사용하며 학습 알고리즘으로는 Backpropagation Algorithm을 사용한다.



신경망의 구조

신경망의 구조는 로또에 기재할 6개의 숫자를 받을 수 있도록 6개의 입력 뉴런을 가지며
당첨 가능성만을 얻으면 되므로 1개의 출력을 가진다.
은닉층의 뉴런의 갯수는 우선 10개로 설계하고 테스트 결과에 따라 변경한다.



Training Set

현재까지 당첨된 번호들의 집합을 Class 1로 설정하고
절대 나올 수 없는 번호들의 집합 (예를 들어, 1 1 1 1 1 1 같은)을 Class 0 으로 설정한다.



Testing Set

가능한 모든 수의 조합을 사용한다.
즉, 1~45까지의 모든 수의 조합을 사용하며 결과를 Sorting하여 가장 높은 결과가 나온 5개의 조합을 선정한다.


현재 신경망은 매우 General하게 구현이 되어 있다.
구현된 신경망의 뉴런의 갯수는 유연하게 변경될 수 있으며
학습률이나 오차의 한계 역시 유연하게 변경 될 수 있다.


첨부파일은 소스파일과 발표자료이며
이외에 Training Set인 training.dat와
Testing Set인 testing.dat가 필요하다.