用什么模型预测彩票？
在对彩票历史数据进行处理时，由于自编码器能提取数据中较为有效的高阶特征信息，因此我们可以将自编码器与其它的模型如RNN、LSTM、CNN、XGboost等进行融合以期达到更好的彩票预测效果。其中，Autoencoder-RNN的模型和Autoencoder-LSTM的模型已成功运用到乐透型彩票“七星彩”的中奖号码预测中，其思路是将每个中奖号码表示成高维数据的形式，然后依次将Autoencoder-RNN模型以及Autoencoder-LSTM模型运用到“七星彩”的号码预测中。
此外，我们还可以用自编码器做彩票数据的特征提取，利用生成式模型VAE自回归特性拟合概率分布从而生成新的中奖号码。当然，VAE模型也存在一定的不足，即生成的样本容易出现模式坍塌的现象。针对这种问题，我们可以采用Generative Query Network（GQN）模型。GQN模型采用场景模型来表示彩票号码数据，该模型经过迭代学习可以准确且有效地识别和学习概率空间中隐式定义的数据分布，然后就可以在此基础上对乐透型彩票的中奖号码实现较为精准的预测。