ব্লকচেইন বিশ্লেষণের জন্য বিতরণকৃত নিউরাল আর্কিটেকচার সার্চ

সূচিপত্র

1 ভূমিকা

ডিপ লার্নিং-এর দ্রুত অগ্রগতি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন থেকে চিকিৎসা ডায়াগনস্টিক্স পর্যন্ত প্রায় প্রতিটি শিল্পকে প্রভাবিত করতে সক্ষম করেছে। তবে, দক্ষ নিউরাল আর্কিটেকচার তৈরি একটি চ্যালেঞ্জিং, সময়সাপেক্ষ প্রক্রিয়া যা হাইপারপ্যারামিটার এবং নেটওয়ার্ক টপোলজির ব্যাপক ম্যানুয়াল অপ্টিমাইজেশন প্রয়োজন। এই মানবীয় বাধা মেশিন লার্নিং সমাধানের স্কেলযোগ্যতা এবং অ্যাক্সেসযোগ্যতা উল্লেখযোগ্যভাবে সীমিত করে।

নিউরাল আর্কিটেকচার সার্চ (NAS)-এ সাম্প্রতিক উন্নয়ন এই অপ্টিমাইজেশন প্রক্রিয়াটিকে স্বয়ংক্রিয় করার লক্ষ্য রাখে। আমাদের গবেষণা ক্রিপ্টোকারেন্সি মূল্য পূর্বাভাসের জন্য নেটওয়ার্ক মরফিজম এবং বেইজিয়ান অপ্টিমাইজেশন সহ একটি কাস্টমাইজড NAS অ্যালগরিদম প্রয়োগ করে, আমাদের সেরা ম্যানুয়ালি ডিজাইন করা মডেলগুলির সাথে তুলনীয় ফলাফল অর্জন করে। এই গবেষণাপত্রটি একটি ব্লকচেইন-ভিত্তিক প্রোটোকল প্রস্তাব করে যা বিতরণকৃত কম্পিউটিং নোডগুলিকে NAS অ্যালগরিদম সমন্বিতভাবে চালানোর জন্য উৎসাহিত করে, মেশিন লার্নিং মডেলগুলির একটি স্বায়ত্তশাসিত, স্ব-উন্নয়নশীল উৎস তৈরি করে।

1.1 সম্পর্কিত কাজ

NAS-এর বেশ কয়েকটি উল্লেখযোগ্য পদ্ধতি সাম্প্রতিককালে উদ্ভূত হয়েছে। গুগলের রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং-ভিত্তিক পদ্ধতি [2] এবং ডিপমাইন্ডের ডিফারেনশিয়েবল আর্কিটেকচার সার্চ (DARTS) [7] উল্লেখযোগ্য অগ্রগতির প্রতিনিধিত্ব করে। AutoKeras ফ্রেমওয়ার্ক [9], যা নেটওয়ার্ক মরফিজম সহ বেইজিয়ান অপ্টিমাইজেশন বাস্তবায়ন করে, আমাদের পদ্ধতির ভিত্তি প্রদান করে। ব্লকচেইনে, OpenMined [14]-এর মতো প্রকল্পগুলি ব্যক্তিগত ডেটাতে বিতরণকৃত প্রশিক্ষণ সক্ষম করে, অন্যদিকে SingularityNet [16] মডেল শেয়ারিং সুবিধা দেয়, কিন্তু কোনোটিই স্বয়ংক্রিয় মডেল তৈরির মৌলিক চ্যালেঞ্জের সমাধান করে না।

2 পটভূমি

ডিপ লার্নিং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় বিপ্লব ঘটিয়েছে, কিন্তু আর্কিটেকচার ডিজাইনের ম্যানুয়াল প্রক্রিয়াটি একটি প্রধান বাধা হিসাবে রয়ে গেছে। নিউরাল আর্কিটেকচার সার্চ মেশিন লার্নিং ওয়ার্কফ্লো স্বয়ংক্রিয় করার পরবর্তী সীমানা প্রতিনিধিত্ব করে।

2.1 ব্লকচেইন এবং ইথেরিয়াম

ব্লকচেইন প্রযুক্তি, বিটকয়েন [13] এর সাথে পরিচিত, বিতরণকৃত কনসেন্সাসের জন্য একটি বিকেন্দ্রীভূত, ট্রাস্টলেস ফ্রেমওয়ার্ক প্রদান করে। ইথেরিয়াম স্মার্ট কন্ট্রাক্টের মাধ্যমে এই ক্ষমতা প্রসারিত করে, প্রোগ্রামযোগ্য, স্ব-নির্বাহী চুক্তি সক্ষম করে। আমাদের প্রোটোকল বিতরণকৃত NAS কম্পিউটেশনের জন্য একটি প্রণোদনা প্রক্রিয়া তৈরি করতে এই বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে।

3 ক্রিপ্টোকারেন্সি পূর্বাভাস সমস্যা

আমরা এর জটিলতা এবং ব্যবহারিক প্রাসঙ্গিকতার কারণে ক্রিপ্টোকারেন্সি মূল্য পূর্বাভাসের উপর ফোকাস করি। সমস্যাটিতে মূল্য চলাচল, ট্রেডিং ভলিউম, ব্লকচেইন লেনদেন মেট্রিক্স এবং সামাজিক সেন্টিমেন্ট সূচক সহ মাল্টিভেরিয়েট টাইম সিরিজ ডেটা বিশ্লেষণ জড়িত। আমাদের ডেটাসেটে 5-মিনিট রেজোলিউশন সহ 15টি প্রধান ক্রিপ্টোকারেন্সি জুড়ে 3 বছরের ঐতিহাসিক ডেটা রয়েছে।

4 পদ্ধতি

4.1 নিউরাল আর্কিটেকচার সার্চ অ্যালগরিদম

আমাদের NAS বাস্তবায়ন উন্নত নেটওয়ার্ক মরফিজম অপারেশন এবং অপ্টিমাইজড বেইজিয়ান সার্চ সহ AutoKeras ফ্রেমওয়ার্কের একটি পরিবর্তিত সংস্করণ ব্যবহার করে। অ্যালগরিদম একটি ডাইরেক্টেড অ্যাসাইক্লিক গ্রাফ উপস্থাপনার মাধ্যমে আর্কিটেকচারগুলি অন্বেষণ করে যেখানে নোডগুলি অপারেশন এবং এজগুলি ডেটা ফ্লো প্রতিনিধিত্ব করে।

4.2 নেটওয়ার্ক মরফিজম এবং বেইজিয়ান অপ্টিমাইজেশন

নেটওয়ার্ক মরফিজম রূপান্তরের সময় নেটওয়ার্ক কার্যকারিতা সংরক্ষণ করে দক্ষ আর্কিটেকচার সার্চ সক্ষম করে। বেইজিয়ান অপ্টিমাইজেশন ফ্রেমওয়ার্ক গাউসিয়ান প্রসেস ব্যবহার করে কার্যক্ষমতা ল্যান্ডস্কেপ মডেল করে:

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

যেখানে $m(\mathbf{x})$ হল গড় ফাংশন এবং $k(\mathbf{x}, \mathbf{x}')$ হল কোভেরিয়েন্স কার্নেল। অ্যাকুইজিশন ফাংশন প্রত্যাশিত উন্নতি ব্যবহার করে:

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

যেখানে $f(\mathbf{x}^+)$ হল বর্তমান সেরা পর্যবেক্ষণ।

5 পরীক্ষামূলক ফলাফল

আমাদের পরীক্ষাগুলি ক্রিপ্টোকারেন্সি মূল্য পূর্বাভাসে ম্যানুয়ালি ডিজাইন করা LSTM এবং ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচারগুলির সাথে NAS-উত্পাদিত মডেলগুলির তুলনা করেছে। NAS পদ্ধতিটি 92.3% দিকনির্দেশক সঠিকতা অর্জন করেছে, সেরা ম্যানুয়াল মডেলের 89.7% এর তুলনায়, যা উন্নয়নের সময় প্রায় 60% কমিয়ে উল্লেখযোগ্য উন্নতির প্রতিনিধিত্ব করে।

6 ব্লকচেইন প্রোটোকল ডিজাইন

আমাদের প্রস্তাবিত ব্লকচেইন প্রোটোকল নিউরাল আর্কিটেকচারের জন্য একটি বিকেন্দ্রীভূত মার্কেটপ্লেস তৈরি করে। অংশগ্রহণকারীরা আর্কিটেকচার পরিবর্তনের প্রস্তাব দেওয়ার জন্য টোকেন স্টেক করে, এবং সফল মডেলগুলি তাদের কার্যক্ষমতা উন্নতির সমানুপাতিক পুরস্কার অর্জন করে। প্রোটোকলটি স্ট্যান্ডার্ডাইজড ডেটাসেটে ক্রস-ভ্যালিডেশনের মাধ্যমে মডেল বৈধতা সহ প্রুফ-অফ-স্টেক কনসেন্সাস ব্যবহার করে।

7 মূল বিশ্লেষণ

নিউরাল আর্কিটেকচার সার্চ এবং ব্লকচেইন প্রযুক্তির একীকরণ মেশিন লার্নিং মডেলগুলি কীভাবে বিকশিত এবং স্থাপন করা হয় তার একটি প্যারাডাইম শিফট প্রতিনিধিত্ব করে। আমাদের গবেষণা প্রদর্শন করে যে NAS অ্যালগরিদমগুলি কেবল মানব-ডিজাইন করা আর্কিটেকচারের সাথে মিলতে পারে না বরং অতিক্রম করতে পারে, ম্যানুয়াল ডিজাইনের 89.7% এর তুলনায় ক্রিপ্টোকারেন্সি পূর্বাভাসে 92.3% সঠিকতা অর্জন করে। এটি গুগলের NAS গবেষণা [2] থেকে প্রাপ্ত ফলাফলের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, যা দেখিয়েছে যে স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতিগুলি ইমেজ ক্লাসিফিকেশন কাজে মানব বিশেষজ্ঞদের ছাড়িয়ে গেছে।

ব্লকচেইন উপাদানটি বর্তমান NAS বাস্তবায়নের সমালোচনামূলক সীমাবদ্ধতাগুলি সম্বোধন করে: গণনাগত সম্পদ প্রয়োজনীয়তা এবং প্রণোদনা সারিবদ্ধতা। CycleGAN [Zhu et al., 2017] কীভাবে একটি ডোমেইন অ্যাডাপ্টেশন সমস্যা হিসাবে ফ্রেম করে আনসুপারভাইজড ইমেজ ট্রান্সলেশন বিপ্লব করেছিল তার অনুরূপ, আমাদের পদ্ধতিটি NAS-কে একটি বিতরণকৃত অপ্টিমাইজেশন সমস্যা হিসাবে পুনরায় ফ্রেম করে যা অর্থনৈতিক প্রণোদনার মাধ্যমে সমাধানযোগ্য। প্রোটোকলের ডিজাইন ইথেরিয়ামের স্মার্ট কন্ট্রাক্ট ক্ষমতা থেকে অনুপ্রেরণা আঁকে যখন Golem এবং iExec-এর মতো বিকেন্দ্রীভূত কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম থেকে পাঠ অন্তর্ভুক্ত করে।

একটি প্রযুক্তিগত দৃষ্টিকোণ থেকে, নেটওয়ার্ক মরফিজম এবং বেইজিয়ান অপ্টিমাইজেশনের সংমিশ্রণ কার্যক্ষমতা উন্নতির গাণিতিক গ্যারান্টি প্রদান করে। গাউসিয়ান প্রসেস সারোগেট মডেল আর্কিটেকচার স্পেসের দক্ষ অন্বেষণ সক্ষম করে, যখন নেটওয়ার্ক মরফিজম অপারেশন রূপান্তরের সময় কার্যকরী সংরক্ষণ নিশ্চিত করে। এই পদ্ধতিটি রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং-ভিত্তিক পদ্ধতিগুলির [2] বিপরীত যা উল্লেখযোগ্যভাবে আরও গণনাগত সম্পদের প্রয়োজন।

ব্যবহারিক প্রভাবগুলি যথেষ্ট। ডিপমাইন্ডের DARTS গবেষণাপত্র [7] এ উল্লিখিত হিসাবে, ডিফারেনশিয়েবল আর্কিটেকচার সার্চ গণনার সময়কে অর্ডার অফ ম্যাগনিচিউড দ্বারা হ্রাস করে। আমাদের ব্লকচেইন বাস্তবায়ন বিতরণকৃত কম্পিউটেশনের মাধ্যমে এই দক্ষতা লাভ প্রসারিত করে, সম্ভাব্যভাবে ব্যাপক কম্পিউটিং অবকাঠামো ছাড়াই সংস্থাগুলির জন্য অত্যাধুনিক NAS অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলে। এই গণতন্ত্রীকরণ প্রভাব শিল্প জুড়ে AI গ্রহণ ত্বরান্বিত করতে পারে, ঠিক যেমন TensorFlow এবং PyTorch ডিপ লার্নিং বাস্তবায়নের বাধা কমিয়েছে।

ভবিষ্যতের দিকে তাকিয়ে, স্বয়ংক্রিয় মেশিন লার্নিং এবং বিকেন্দ্রীভূত সিস্টেমের কনভারজেন্স AI উন্নয়নের জন্য সম্পূর্ণ নতুন অর্থনৈতিক মডেল তৈরি করতে পারে। কেন্দ্রীভূত AI ল্যাবগুলি মডেল তৈরিতে আধিপত্য করার পরিবর্তে, গবেষক এবং বিকাশকারীদের বিতরণকৃত নেটওয়ার্কগুলি স্বচ্ছ, প্রণোদনা-সারিবদ্ধ প্রোটোকলের মাধ্যমে সহযোগিতা করতে পারে। এই দৃষ্টিভঙ্গি ব্লকচেইন প্রযুক্তির মূল চেতনার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ যখন বর্তমান AI উন্নয়ন ওয়ার্কফ্লোতে বাস্তব-বিশ্বের সীমাবদ্ধতাগুলি সম্বোধন করে।

8 প্রযুক্তিগত বাস্তবায়ন

কোড উদাহরণ: নেটওয়ার্ক মরফিজম অপারেশন

class NetworkMorphism:
    def insert_layer(self, model, new_layer, position):
        """কার্যকারিতা সংরক্ষণ করার সময় একটি নতুন স্তর সন্নিবেশ করুন"""
        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):
        """ফাংশন বজায় রেখে স্তর ক্ষমতা বৃদ্ধি করুন"""
        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)

গাণিতিক সূত্রীকরণ

NAS অপ্টিমাইজেশন সমস্যাটি নিম্নরূপ আনুষ্ঠানিক করা যেতে পারে:

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

যেখানে $\mathcal{A}$ হল আর্কিটেকচার স্পেস, $f_a$ হল আর্কিটেকচার $a$ সহ নিউরাল নেটওয়ার্ক, এবং $\mathcal{L}$ হল লস ফাংশন।

9 ভবিষ্যত প্রয়োগ

প্রস্তাবিত সিস্টেমের ক্রিপ্টোকারেন্সি পূর্বাভাসের বাইরে বিস্তৃত প্রয়োগ রয়েছে। সম্ভাব্য ব্যবহারের ক্ষেত্রে অন্তর্ভুক্ত:

• স্বাস্থ্যসেবা ডায়াগনস্টিক্স: চিকিৎসা ইমেজ বিশ্লেষণের জন্য সর্বোত্তম আর্কিটেকচারের স্বয়ংক্রিয় আবিষ্কার
• আর্থিক পূর্বাভাস: স্টক মার্কেট পূর্বাভাস এবং ঝুঁকি মূল্যায়নের জন্য বিতরণকৃত NAS
• স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেম: রোবোটিক্স এবং স্ব-চালিত গাড়ির জন্য রিয়েল-টাইম আর্কিটেকচার অপ্টিমাইজেশন
• প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ: ভাষার কাজের জন্য স্বয়ংক্রিয় ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচার ডিজাইন

ভবিষ্যতের উন্নয়নগুলি কেবল সঠিকতা নয় বরং মডেল আকার, ইনফারেন্স গতি এবং শক্তি দক্ষতাও বিবেচনা করে মাল্টি-অবজেক্টিভ অপ্টিমাইজেশন অন্তর্ভুক্ত করতে পারে। ফেডারেটেড লার্নিং পদ্ধতির সাথে একীকরণ প্রাতিষ্ঠানিক সীমানা জুড়ে গোপনীয়তা-সংরক্ষণকারী বিতরণকৃত NAS সক্ষম করতে পারে।

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. 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