البحث الموزع عن البنى العصبية لتحليل البلوك تشين

جدول المحتويات

1 المقدمة

مكن التقدم السريع في التعلم العميق الشبكات العصبية من التأثير في virtually كل صناعة، من المركبات ذاتية القيادة إلى التشخيص الطبي. ومع ذلك، يظل إنشاء البنى العصبية الفعالة عملية صعبة تستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب تحسينًا يدويًا مكثًًّا للمعاملات الفائقة وطبولوجيات الشبكة. تمثل هذه الاختناقات البشرية قيدًا كبيرًا على قابلية التوسع وإتاحة حلول التعلم الآلي.

تهدف التطورات الحديثة في البحث عن البنى العصبية (NAS) إلى أتمتة عملية التحسين هذه. يطبق بحثنا خوارزمية NAS مخصصة مع التحول الشبكي والتحسين البايزي للتنبؤ بأسعار العملات المشفرة، محققة نتائج مماثلة لأفضل النماذج التي صممناها يدويًا. تقترح هذه الورقة بروتوكولًا قائمًا على البلوك تشين يحفز عقد الحوسبة الموزعة على تشغيل خوارزميات NAS بشكل تعاوني، مما يخلق مصدرًا ذاتيًا ومتحسنًا ذاتيًا لنماذج التعلم الآلي.

1.1 الأعمال ذات الصلة

ظهرت عدة منهجيات بارزة لـ NAS مؤخرًا. تمثل طريقة جوجل القائمة على التعلم المعزز [2] والبحث المعمق عن البنى القابلة للتفاضل (DARTS) من DeepMind [7] تقدمًا كبيرًا. يوفر إطار عمل AutoKeras [9]، الذي ينفذ التحسين البايزي مع التحول الشبكي، الأساس لمنهجيتنا. في مجال البلوك تشين، تمكن مشاريع مثل OpenMined [14] التدريب الموزع على البيانات الخاصة، بينما يسهل SingularityNet [16] مشاركة النماذج، لكن لا يتناول أي منهما التحدي الأساسي لإنشاء النماذج الآلي.

2 الخلفية

أحدث التعلم العميق ثورة في الذكاء الاصطناعي، لكن العملية اليدوية لتصميم البنى تظل عقبة كبرى. يمثل البحث عن البنى العصبية الجبهة التالية في أتمتة سير عمل التعلم الآلي.

2.1 البلوك تشين والإيثيريوم

توفر تكنولوجيا البلوك تشين، التي تم تقديمها مع البيتكوين [13]، إطارًا لا مركزيًا وغير موثوق للإجماع الموزع. يمتد الإيثيريوم هذه القدرة مع العقود الذكية، مما يمكن من اتفاقيات قابلة للبرمجة وتنفيذ ذاتي. يستفيد بروتوكولنا من هذه الخصائص لإنشاء آلية تحفيز لحساب NAS الموزع.

3 مشكلة التنبؤ بالعملات المشفرة

نركز على التنبؤ بأسعار العملات المشفرة due لتعقيدها وأهميتها العملية. تتضمن المشكلة تحليل بيانات السلاسل الزمنية متعددة المتغيرات including تحركات الأسعار، أحجام التداول، مقاييس معاملات البلوك تشين، ومؤشرات المشاعر الاجتماعية. تتكون مجموعة البيانات الخاصة بنا من 3 سنوات من البيانات التاريخية عبر 15 عملة مشفرة رئيسية بدقة 5 دقائق.

4 المنهجية

4.1 خوارزمية البحث عن البنى العصبية

يستخدم تنفيذنا لـ NAS نسخة معدلة من إطار عمل AutoKeras مع عمليات تحول شبكي محسنة وبحث بايزي محسن. تستكشف الخوارزمية البنى من خلال تمثيل الرسم البياني غير الدوري الموجه where تمثل العقد العمليات وتمثل الحواف تدفق البيانات.

4.2 التحول الشبكي والتحسين البايزي

يمكن التحول الشبكي البحث الفعال عن البنى من خلال الحفاظ على وظائف الشبكة during التحولات. يقوم إطار التحسين البايزي بنمذجة مشهد الأداء using العمليات الغوسية:

$f(\mathbf{x}) \sim \mathcal{GP}(m(\mathbf{x}), k(\mathbf{x}, \mathbf{x}'))$

حيث $m(\mathbf{x})$ هي دالة المتوسط و $k(\mathbf{x}, \mathbf{x}')$ هي نواة التغاير. تستخدم دالة الاكتساب التحسين المتوقع:

$EI(\mathbf{x}) = \mathbb{E}[\max(f(\mathbf{x}) - f(\mathbf{x}^+), 0)]$

حيث $f(\mathbf{x}^+)$ هي أفضل ملاحظة حالية.

5 النتائج التجريبية

قارنت تجاربنا البنى المصممة يدويًا LSTM و Transformer مع النماذج المولدة بواسطة NAS في التنبؤ بأسعار العملات المشفرة. حققت طريقة NAS دقة اتجاهية 92.3% مقارنة بـ 89.7% لأفضل نموذج يدوي، مما يمثل تحسنًا كبيرًا مع تقليل وقت التطوير بنحو 60%.

6 تصميم بروتوكول البلوك تشين

ينشئ بروتوكول البلوك تشين المقترح سوقًا لا مركزيًا للبنى العصبية. يشارك المشاركون الرهانات لتقديم تعديلات على البنى، وتكسب النماذج الناجحة مكافآت proportional لتحسن أدائها. يستخدم البروتوكول إجماع إثبات الحصة مع التحقق من النماذج through التحقق المتبادل على مجموعات البيانات القياسية.

7 التحليل الأصلي

يمثل دمج البحث عن البنى العصبية مع تكنولوجيا البلوك تشين تحولًا نمطيًا في كيفية تطوير ونشر نماذج التعلم الآلي. يظهر بحثنا أن خوارزميات NAS يمكنها not only match بل تتجاوز البنى المصممة بواسطة البشر، محققة دقة 92.3% في التنبؤ بالعملات المشفرة مقارنة بـ 89.7% للتصميمات اليدوية. يتوافق هذا مع النتائج من بحث جوجل حول NAS [2]، which أظهرت أن النهج الآلية تفوق الخبراء البشريين في مهام تصنيف الصور.

يعالج مكون البلوك تشين القيود الحرجة في عمليات تنفيذ NAS الحالية: متطلبات موارد الحساب ومحاذاة الحوافز. Similar إلى كيف أحدث CycleGAN [Zhu et al., 2017] ثورة في ترجمة الصور غير الخاضعة للإشراف من خلال صياغتها كمشكلة تكيف نطاقي، تعيد منهجيتنا صياغة NAS كمشكلة تحسين موزعة قابلة للحل through الحوافز الاقتصادية. يستلهم تصميم البروتوكول الإلهام من قدرات العقود الذكية للإيثيريوم while incorporating الدروس من منصات الحوسبة اللا مركزية like Golem و iExec.

من منظور تقني، يوفر الجمع بين التحول الشبكي والتحسين البايزي ضمانات رياضية لتحسين الأداء. enables النموذج البديل للعملية الغوسية الاستكشاف الفعال لفضاء البنى، while تضمن عمليات التحول الشبكي الحفاظ الوظيفي during التحولات. تتعارض هذه المنهجية مع الطرق القائمة على التعلم المعزز [2] التي تتطلب موارد حسابية أكثر substantially.

الآثار العملية كبيرة. كما لوحظ في ورقة DeepMind حول DARTS [7]، يقلل البحث المختلف عن البنى وقت الحساب ب orders of magnitude. يمتد تنفيذنا للبلوك تشين هذا الكسب في الكفاءة through الحساب الموزع، مما قد يجعل NAS المتطور في متناول المنظمات without بنية تحتية حسابية واسعة. يمكن لهذا التأثير الديمقراطي أن يسرع اعتماد الذكاء الاصطناعي across الصناعات، similar إلى كيف خفض TensorFlow و PyTorch الحواجز أمام تنفيذ التعلم العميق.

بالنظر إلى الأمام، يمكن لتقارب التعلم الآلي الآلي والأنظمة اللا مركزية أن يخلق نماذج اقتصادية جديدة تمامًا لتطوير الذكاء الاصطناعي. بدلاً من هيمنة مختبرات الذكاء الاصطناعي المركزية على إنشاء النماذج، يمكن لشبكات موزعة من الباحثين والمطورين التعاون through بروتوكولات شفافة ومحاذاة للحوافز. تتوافق هذه الرؤية مع الروح الأصلية لتكنولوجيا البلوك تشين while معالجة القيود الواقعية في سير عمل تطوير الذكاء الاصطناعي الحالي.

8 التنفيذ التقني

مثال على الكود: عملية التحول الشبكي

class NetworkMorphism:
    def insert_layer(self, model, new_layer, position):
        """إدخال طبقة جديدة مع الحفاظ على الوظائف"""
        layers = model.layers
        new_layers = []
        
        for i, layer in enumerate(layers):
            if i == position:
                new_layers.append(new_layer)
            new_layers.append(layer)
        
        return self.rebuild_model(new_layers, model.inputs)
    
    def widen_layer(self, layer, widening_factor):
        """زيادة سعة الطبقة مع الحفاظ على الوظيفة"""
        if isinstance(layer, Dense):
            new_units = layer.units * widening_factor
            new_weights = self.initialize_wider_weights(
                layer.get_weights(), widening_factor)
            return Dense(new_units, weights=new_weights)

الصياغة الرياضية

يمكن صياغة مشكلة تحسين NAS على النحو التالي:

$\max_{a \in \mathcal{A}} \mathbb{E}_{(x,y) \sim \mathcal{D}}[\mathcal{L}(f_a(x), y)]$

حيث $\mathcal{A}$ هو فضاء البنى، $f_a$ هي الشبكة العصبية ذات البنية $a$، و $\mathcal{L}$ هي دالة الخسارة.

9 التطبيقات المستقبلية

يحتوي النظام المقترح على تطبيقات واسعة beyond التنبؤ بالعملات المشفرة. تشمل حالات الاستخدام المحتملة:

• التشخيص الصحي: الاكتشاف الآلي للبنى المثلى لتحليل الصور الطبية
• التنبؤ المالي: NAS الموزع للتنبؤ بسوق الأسهم وتقييم المخاطر
• الأنظمة الذاتية: تحسين البنى في الوقت الفعلي للروبوتات والسيارات ذاتية القيادة
• معالجة اللغة الطبيعية: تصميم بنى المحولات الآلي لمهام اللغة

يمكن للتطورات المستقبلية أن incorporate تحسينًا متعدد الأهداف considering ليس فقط الدقة بل also حجم النموذج، سرعة الاستدلال، وكفاءة الطاقة. يمكن لدمج نهجيات التعلم الموحد أن يمكن من NAS موزع يحافظ على الخصوصية across الحدود المؤسسية.

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. ICLR 2019
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. Zhu, J. Y., et al. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. ICCV 2017
6. OpenMined (2020). Privacy-preserving machine learning framework
7. SingularityNET (2020). Decentralized AI marketplace
8. Stanford Blockchain Research (2019). Cryptocurrency price prediction approaches