البحث الموزع عن البنى العصبية على سلسلة الكتل للتنبؤ بالعملات المشفرة

جدول المحتويات

• 1 المقدمة
• 2 الخلفية
  • 2.1 سلسلة الكتل والإيثيريوم
  • 2.2 البحث عن البنى العصبية
• 3 مشكلة التنبؤ بالعملات المشفرة
• 4 المنهجية
  • 4.1 تحويل الشبكة والتحسين البايزي
  • 4.2 آلية التحفيز في سلسلة الكتل
• 5 النتائج التجريبية
• 6 البروتوكول المقترح لسلسلة الكتل
• 7 التنفيذ التقني
• 8 التطبيقات المستقبلية
• 9 التحليل الأصلي
• 10 المراجع

1 المقدمة

يتضمن إنشاء الشبكات العصبية العميقة الفعالة التحسين اليدوي المتكرر للطوبولوجيا والمعاملات الفائقة، مما يعيق العملية بشكل كبير. تقترح المنشورات الحديثة خوارزميات متنوعة للبحث عن البنى العصبية (NAS) تؤتمت هذا العمل. طبقنا خوارزمية NAS مخصصة مع تحويل الشبكة والتحسين البايزي للتنبؤ بالعملات المشفرة، وحققنا نتائج مماثلة لأفضل النماذج المصممة يدوياً.

2 الخلفية

2.1 سلسلة الكتل والإيثيريوم

تقدم تكنولوجيا سلسلة الكتل، التي تم تقديمها مع البيتكوين في عام 2008، نظام سجل لامركزي غير قابل للتغيير. توسع الإيثيريوم هذه القدرة مع العقود الذكية، مما يمكن من اتفاقيات قابلة للبرمجة وتنفيذ ذاتي تشكل الأساس لشبكة NAS الموزعة المقترحة.

2.2 البحث عن البنى العصبية

تؤتمت خوارزميات NAS تصميم الشبكات العصبية من خلال منهجيات متنوعة تشمل التعلم المعزز، والخوارزميات التطورية، والتحسين البايزي. تجمع منهجيتنا بين تحويل الشبكة والتحسين البايزي للبحث الفعال عن البنية.

3 مشكلة التنبؤ بالعملات المشفرة

نركز على التنبؤ بأسعار العملات المشفرة باستخدام بيانات سلسلة الكتل التاريخية، ودفاتر الطلبات، ومؤشرات المشاعر الاجتماعية. تتضمن مجموعة البيانات سنتين من بيانات البيتكوين والإيثيريوم بفواصل زمنية مدتها 15 دقيقة عبر 42 ميزة مختلفة.

4 المنهجية

4.1 تحويل الشبكة والتحسين البايزي

يحافظ تحويل الشبكة على وظائف الشبكة أثناء تعديل البنية من خلال عمليات مثل إضافة الطبقات، وتغيير حجم النواة، وإدراج اتصالات القفز. بالاقتران مع التحسين البايزي، يمكن هذا من استكشاف فعال لفضاء البنية.

يمكن التعبير عن دالة الاكتساب للتحسين البايزي كالتالي:

$a(\mathbf{x}) = \mu(\mathbf{x}) + \kappa\sigma(\mathbf{x})$

حيث $\mu(\mathbf{x})$ هو المتوسط الخلفي، $\sigma(\mathbf{x})$ هو التباين الخلفي، و $\kappa$ يتحكم في المقايضة بين الاستكشاف والاستغلال.

4.2 آلية التحفيز في سلسلة الكتل

نقترح إجماع إثبات العمل المفيد حيث يتنافس المعدنون لإيجاد بنى عصبية أفضل. دالة المكافأة هي:

$R = \alpha \cdot \text{accuracy} + \beta \cdot \text{efficiency} + \gamma \cdot \text{novelty}$

5 النتائج التجريبية

حققت خوارزمية NAS الخاصة بنا دقة تنبؤ بلغت 94.2% مقارنة بـ 93.8% للنماذج المصممة يدوياً. قللت المنهجية الموزعة وقت التدريب بنسبة 35% مع الحفاظ على أداء مماثل.

6 البروتوكول المقترح لسلسلة الكتل

نصمم شبكة لا مركزية حيث تساهم العقد في موارد الحوسبة لمهام NAS. تدير العقود الذكية توزيع المهام، والتحقق من النتائج، ومكافآت الرموز بناءً على تحسينات أداء النموذج.

7 التنفيذ التقني

مثال برمجي: عملية تحويل الشبكة

class NetworkMorphism:
    def insert_layer(self, model, layer_type, position):
        """إدراج طبقة جديدة مع الحفاظ على الوظائف"""
        new_model = clone_model(model)
        
        if layer_type == 'conv':
            new_layer = Conv2D(filters=32, kernel_size=(3,3))
        elif layer_type == 'pool':
            new_layer = MaxPooling2D(pool_size=(2,2))
            
        # الإدراج في الموضع المحدد
        layers = new_model.layers
        new_layers = layers[:position] + [new_layer] + layers[position:]
        
        return self.rebuild_model(new_layers)
    
    def rebuild_model(self, layers):
        """إعادة بناء النموذج ببنية جديدة"""
        # تفاصيل التنفيذ لإعادة بناء النموذج
        pass

8 التطبيقات المستقبلية

يمكن توسيع النظام المقترح لمجالات متنوعة تشمل تشخيصات الرعاية الصحية، والمركبات ذاتية القيادة، والتنبؤات المالية. تمكن المنهجية اللامركزية من تطوير النماذج التعاوني مع الحفاظ على خصوصية البيانات من خلال تقنيات التعلم الموحد.

9 التحليل الأصلي

يمثل هذا البحث تقارباً مهماً بين تكنولوجيا سلسلة الكتل والتعلم الآلي المؤتمت، معالجة القيود الأساسية في كلا المجالين. يتعامل بروتوكول NAS الموزع المقترح مع الكثافة الحسابية للبحث عن البنى العصبية مع الاستفادة من آليات التحفيز في سلسلة الكتل للتنسيق اللامركزي. تتماشى هذه المنهجية مع الاتجاهات الأوسع في دمقرطة قدرات الذكاء الاصطناعي، على غرار كيف خفضت منصات مثل TensorFlow وPyTorch الحواجز أمام اعتماد التعلم العميق.

يبنى الأساس التقني على منهجيات NAS الراسخة، وخاصة منهجية تحويل الشبكة المثبتة في AutoKeras، لكنه يمتد من خلال التنسيق القائم على سلسلة الكتل. يتعامل هذا النموذج الموزع مع المتطلبات الحسابية الكبيرة لخوارزميات NAS، والتي وفقاً لأبحاث جوجل حول EfficientNet يمكن أن تتطلب أكثر من 1000 يوم GPU للبحث الشامل عن البنية. من خلال توزيع هذا الحمل عبر عقد متعددة مع محاذاة تحفيزية مناسبة، يقلل النظام بشكل محتمل وقت البحث مع الحفاظ على جودة الاستكشاف.

مقارنة بالتكاملات الحالية بين سلسلة الكتل والتعلم الآلي مثل OpenMined وSingularityNET، يركز هذا الاقتراح تحديداً على عملية إنشاء النموذج بدلاً من مشاركة البيانات أو نشر النموذج. يسمح هذا التخصص بالتحسين الأعمق لعملية البحث عن البنية. يخدم مجال التنبؤ بالعملات المشفرة كحالة اختبار مناسبة بسبب طبيعته المعقدة وغير الثابتة وتوفر بيانات سلسلة الكتل الغنية، على الرغم من أن المنهجية تبدو قابلة للتعميم على مشاكل التنبؤ بالسلاسل الزمنية الأخرى.

يوفر تكامل التحسين البايزي مع تحويل الشبكة مزايا نظرية على منهجيات التعلم المعزز الخالص، كما تم إثباته في التنفيذ الأصلي لـ AutoKeras. يقوم الإطار البايزي بنمذجة فعالة لمشهد أداء البنية، لتوجيه البحث نحو المناطق الواعدة مع تجنب التقييم الشامل لجميع الاحتمالات. هذا مهم بشكل خاص في الإعدادات الموزعة حيث يجب تقليل النفقات العامة للاتصال بين العقد.

يمكن للتطورات المستقبلية أن تدمج التحسين متعدد الأهداف مع الأخذ في الاعتبار ليس فقط الدقة ولكن أيضاً حجم النموذج، وسرعة الاستدلال، وكفاءة الطاقة - وهي اعتبارات حاسمة للنشر في العالم الحقيقي. تظهر المنهجية وعداً لإنشاء خطوط أنابيب تعلم آلي أكثر سهولة وفعالية، على الرغم من أن التحديات حول التحقق من النتائج ومنع التلاعب بنظام التحفيز تتطلب مزيداً من البحث.

10 المراجع

1. Zoph, B., & Le, Q. V. (2017). Neural Architecture Search with Reinforcement Learning. arXiv:1611.01578
2. Liu, H., Simonyan, K., & Yang, Y. (2019). DARTS: Differentiable Architecture Search. arXiv:1806.09055
3. Jin, H., Song, Q., & Hu, X. (2019). Auto-Keras: An Efficient Neural Architecture Search System. KDD 2019
4. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System
5. OpenMined (2020). Privacy-preserving distributed machine learning
6. SingularityNET (2019). Decentralized AI services marketplace
7. Zhu et al. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. ICCV 2017
8. Brown et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. NeurIPS 2020