ক্রিপ্টোকারেন্সি পূর্বাভাসের জন্য ব্লকচেইনে বিতরণকৃত নিউরাল আর্কিটেকচার সার্চ

সূচিপত্র

• 1 ভূমিকা
• 2 পটভূমি
  • 2.1 ব্লকচেইন এবং ইথেরিয়াম
  • 2.2 নিউরাল আর্কিটেকচার সার্চ
• 3 ক্রিপ্টোকারেন্সি পূর্বাভাস সমস্যা
• 4 পদ্ধতি
  • 4.1 নেটওয়ার্ক মরফিজম এবং বেইজিয়ান অপ্টিমাইজেশন
  • 4.2 ব্লকচেইন ইনসেনটিভ মেকানিজম
• 5 পরীক্ষামূলক ফলাফল
• 6 প্রস্তাবিত ব্লকচেইন প্রোটোকল
• 7 প্রযুক্তিগত বাস্তবায়ন
• 8 ভবিষ্যতের প্রয়োগ
• 9 মূল বিশ্লেষণ
• 10 তথ্যসূত্র

1 ভূমিকা

দক্ষ গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করতে টপোলজি এবং হাইপারপ্যারামিটারের পুনরাবৃত্তিমূলক ম্যানুয়াল অপ্টিমাইজেশন জড়িত, যা প্রক্রিয়াটিকে উল্লেখযোগ্যভাবে বাধা দেয়। সাম্প্রতিক প্রকাশনাগুলো বিভিন্ন নিউরাল আর্কিটেকচার সার্চ (NAS) অ্যালগরিদম প্রস্তাব করে যা এই কাজটি স্বয়ংক্রিয় করে। আমরা ক্রিপ্টোকারেন্সি পূর্বাভাসের জন্য নেটওয়ার্ক মরফিজম এবং বেইজিয়ান অপ্টিমাইজেশন সহ একটি কাস্টমাইজড NAS অ্যালগরিদম প্রয়োগ করেছি, যা আমাদের সেরা ম্যানুয়ালি ডিজাইন করা মডেলগুলোর সাথে তুলনীয় ফলাফল অর্জন করেছে।

2 পটভূমি

2.1 ব্লকচেইন এবং ইথেরিয়াম

ব্লকচেইন প্রযুক্তি, যা ২০০৮ সালে বিটকয়েনের সাথে চালু হয়, একটি বিকেন্দ্রীভূত, অপরিবর্তনীয় লেজার সিস্টেম সরবরাহ করে। ইথেরিয়াম স্মার্ট কন্ট্রাক্টের মাধ্যমে এই ক্ষমতাকে প্রসারিত করে, প্রোগ্রামযোগ্য, স্ব-নির্বাহী চুক্তি সক্ষম করে যা আমাদের প্রস্তাবিত বিতরণকৃত NAS নেটওয়ার্কের ভিত্তি গঠন করে।

2.2 নিউরাল আর্কিটেকচার সার্চ

NAS অ্যালগরিদমগুলি রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং, বিবর্তনমূলক অ্যালগরিদম এবং বেইজিয়ান অপ্টিমাইজেশন সহ বিভিন্ন পদ্ধতির মাধ্যমে নিউরাল নেটওয়ার্ক ডিজাইন স্বয়ংক্রিয় করে। আমাদের পদ্ধতিটি দক্ষ আর্কিটেকচার অনুসন্ধানের জন্য নেটওয়ার্ক মরফিজমকে বেইজিয়ান অপ্টিমাইজেশনের সাথে একত্রিত করে।

3 ক্রিপ্টোকারেন্সি পূর্বাভাস সমস্যা

আমরা ঐতিহাসিক ব্লকচেইন ডেটা, অর্ডার বুক এবং সামাজিক সেন্টিমেন্ট সূচক ব্যবহার করে ক্রিপ্টোকারেন্সি মূল্য পূর্বাভাসের উপর ফোকাস করি। ডেটাসেটটিতে ৪২টি ভিন্ন বৈশিষ্ট্য সহ ১৫-মিনিটের ব্যবধানে ২ বছরের বিটকয়েন এবং ইথেরিয়াম ডেটা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

4 পদ্ধতি

4.1 নেটওয়ার্ক মরফিজম এবং বেইজিয়ান অপ্টিমাইজেশন

নেটওয়ার্ক মরফিজম লেয়ার সংযোজন, কার্নেল আকার পরিবর্তন এবং স্কিপ কানেকশন সন্নিবেশের মতো অপারেশনের মাধ্যমে আর্কিটেকচার পরিবর্তন করার সময় নেটওয়ার্কের কার্যকারিতা সংরক্ষণ করে। বেইজিয়ান অপ্টিমাইজেশনের সাথে মিলিত হয়ে, এটি আর্কিটেকচার স্পেসের দক্ষ অন্বেষণ সক্ষম করে।

বেইজিয়ান অপ্টিমাইজেশনের জন্য অ্যাকুইজিশন ফাংশনটি নিম্নরূপ প্রকাশ করা যেতে পারে:

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

যেখানে $\mu(\mathbf{x})$ হল পোস্টেরিয়র গড়, $\sigma(\mathbf{x})$ হল পোস্টেরিয়র ভ্যারিয়েন্স, এবং $\kappa$ এক্সপ্লোরেশন-এক্সপ্লয়টেশন ট্রেড-অফ নিয়ন্ত্রণ করে।

4.2 ব্লকচেইন ইনসেনটিভ মেকানিজম

আমরা একটি প্রুফ-অফ-ইউজফুল-ওয়ার্ক কনসেনসাস প্রস্তাব করি যেখানে খনিরা ভাল নিউরাল আর্কিটেকচার খুঁজে পেতে প্রতিযোগিতা করে। রিওয়ার্ড ফাংশনটি হল:

$R = \alpha \cdot \text{সঠিকতা} + \beta \cdot \text{দক্ষতা} + \gamma \cdot \text{নবীনতা}$

5 পরীক্ষামূলক ফলাফল

আমাদের NAS অ্যালগরিদম ম্যানুয়ালি ডিজাইন করা মডেলের ৯৩.৮% এর তুলনায় ৯৪.২% পূর্বাভাস সঠিকতা অর্জন করেছে। বিতরণকৃত পদ্ধতিটি তুলনীয় পারফরম্যান্স বজায় রাখার সময় প্রশিক্ষণের সময় ৩৫% কমিয়েছে।

6 প্রস্তাবিত ব্লকচেইন প্রোটোকল

আমরা একটি বিকেন্দ্রীভূত নেটওয়ার্ক ডিজাইন করি যেখানে নোডগুলি NAS কাজে কম্পিউটিং রিসোর্স অবদান রাখে। স্মার্ট কন্ট্রাক্টগুলি মডেলের কার্যকারিতা উন্নতির উপর ভিত্তি করে টাস্ক ডিস্ট্রিবিউশন, ফলাফল যাচাইকরণ এবং টোকেন রিওয়ার্ড পরিচালনা করে।

7 প্রযুক্তিগত বাস্তবায়ন

কোড উদাহরণ: নেটওয়ার্ক মরফিজম অপারেশন

class NetworkMorphism:
    def insert_layer(self, model, layer_type, position):
        """Insert new layer while preserving functionality"""
        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))
            
        # Insert at specified position
        layers = new_model.layers
        new_layers = layers[:position] + [new_layer] + layers[position:]
        
        return self.rebuild_model(new_layers)
    
    def rebuild_model(self, layers):
        """Rebuild model with new architecture"""
        # Implementation details for model reconstruction
        pass

8 ভবিষ্যতের প্রয়োগ

প্রস্তাবিত সিস্টেমটি স্বাস্থ্যসেবা ডায়াগনস্টিক্স, স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন এবং আর্থিক পূর্বাভাস সহ বিভিন্ন ডোমেনে প্রসারিত করা যেতে পারে। বিকেন্দ্রীভূত পদ্ধতিটি ফেডারেটেড লার্নিং কৌশলের মাধ্যমে ডেটা গোপনীয়তা সংরক্ষণ করার সময় সহযোগিতামূলক মডেল বিকাশ সক্ষম করে।

9 মূল বিশ্লেষণ

এই গবেষণাটি ব্লকচেইন প্রযুক্তি এবং স্বয়ংক্রিয় মেশিন লার্নিং-এর একটি উল্লেখযোগ্য সমন্বয়ের প্রতিনিধিত্ব করে, উভয় ক্ষেত্রের মৌলিক সীমাবদ্ধতাগুলো মোকাবেলা করে। প্রস্তাবিত বিতরণকৃত NAS প্রোটোকল নিউরাল আর্কিটেকচার সার্চের গণনাগত তীব্রতা মোকাবেলা করার সময় বিকেন্দ্রীভূত সমন্বয়ের জন্য ব্লকচেইনের ইনসেনটিভ মেকানিজমগুলির সুবিধা নেয়। এই পদ্ধতিটি AI ক্ষমতাগুলোকে গণতান্ত্রিক করার বৃহত্তর প্রবণতার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, ঠিক যেমন টেনসরফ্লো এবং পাইটর্চের মতো প্ল্যাটফর্মগুলি গভীর শিক্ষা গ্রহণের বাধাগুলো কমিয়েছে।

প্রযুক্তিগত ভিত্তিটি প্রতিষ্ঠিত NAS পদ্ধতিগুলোর উপর গড়ে উঠেছে, বিশেষ করে অটোকেরাসে প্রদর্শিত নেটওয়ার্ক মরফিজম পদ্ধতি, কিন্তু এটিকে ব্লকচেইন-ভিত্তিক সমন্বয়ের মাধ্যমে প্রসারিত করে। এই বিতরণকৃত প্যারাডাইম NAS অ্যালগরিদমগুলোর উল্লেখযোগ্য গণনাগত প্রয়োজনীয়তা মোকাবেলা করে, যা গুগলের ইফিসিয়েন্টনেট-এর গবেষণা অনুসারে ব্যাপক আর্কিটেকচার অনুসন্ধানের জন্য ১০০০ GPU দিনেরও বেশি প্রয়োজন হতে পারে। সঠিক ইনসেনটিভ অ্যালাইনমেন্ট সহ একাধিক নোড জুড়ে এই ওয়ার্কলোড বিতরণ করে, সিস্টেমটি অন্বেষণের গুণমান বজায় রাখার সময় অনুসন্ধানের সময় সম্ভাব্যভাবে হ্রাস করে।

ওপেনমাইন্ড এবং সিঙ্গুলারিটি নেটের মতো বিদ্যমান ব্লকচেইন-মেশিন লার্নিং ইন্টিগ্রেশনের তুলনায়, এই প্রস্তাবটি ডেটা শেয়ারিং বা মডেল ডেপ্লয়মেন্টের পরিবর্তে বিশেষভাবে মডেল তৈরির প্রক্রিয়ার উপর ফোকাস করে। এই বিশেষীকরণ আর্কিটেকচার সার্চ প্রক্রিয়ার গভীর অপ্টিমাইজেশন করার অনুমতি দেয়। ক্রিপ্টোকারেন্সি পূর্বাভাস ডোমেনটি তার জটিল, অ-স্থির প্রকৃতি এবং সমৃদ্ধ ব্লকচেইন ডেটার প্রাপ্যতার কারণে একটি উপযুক্ত টেস্ট কেস হিসাবে কাজ করে, যদিও পদ্ধতিটি অন্যান্য টাইম-সিরিজ পূর্বাভাস সমস্যার জন্য সাধারণীকরণযোগ্য বলে মনে হয়।

বেইজিয়ান অপ্টিমাইজেশনের সাথে নেটওয়ার্ক মরফিজমের ইন্টিগ্রেশন খাঁটি রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং পদ্ধতিগুলোর তুলনায় তাত্ত্বিক সুবিধা প্রদান করে, যেমনটি মূল অটোকেরাস বাস্তবায়নে প্রদর্শিত হয়েছে। বেইজিয়ান ফ্রেমওয়ার্ক দক্ষতার সাথে আর্কিটেকচার পারফরম্যান্স ল্যান্ডস্কেপ মডেল করে, সমস্ত সম্ভাবনার ক্লান্তিকর মূল্যায়ন এড়িয়ে অনুসন্ধানকে প্রতিশ্রুতিশীল অঞ্চলের দিকে নির্দেশনা দেয়। এটি বিতরণকৃত সেটিংসে বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ যেখানে নোডগুলির মধ্যে যোগাযোগের ওভারহেড অবশ্যই কমিয়ে আনা উচিত।

ভবিষ্যতের উন্নয়নগুলি কেবল সঠিকতা নয় বরং মডেলের আকার, ইনফারেন্স গতি এবং শক্তি দক্ষতাও বিবেচনা করে মাল্টি-অবজেক্টিভ অপ্টিমাইজেশন অন্তর্ভুক্ত করতে পারে - বাস্তব-বিশ্বের ডেপ্লয়মেন্টের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ বিবেচনা। এই পদ্ধতিটি আরও অ্যাক্সেসযোগ্য এবং দক্ষ মেশিন লার্নিং পাইপলাইন তৈরি করার জন্য আশার সঞ্চার করে, যদিও ফলাফল যাচাইকরণ এবং ইনসেনটিভ সিস্টেমের গেমিং রোধ করার চারপাশের চ্যালেঞ্জগুলির জন্য আরও গবেষণার প্রয়োজন।

10 তথ্যসূত্র

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