Distributed Neural Architecture Search auf Blockchain für Kryptowährungsprognosen

Inhaltsverzeichnis

• 1 Einleitung
• 2 Grundlagen
  • 2.1 Blockchain und Ethereum
  • 2.2 Neural Architecture Search
• 3 Problemstellung der Kryptowährungsprognose
• 4 Methodik
  • 4.1 Netzwerkmorphismus und Bayessche Optimierung
  • 4.2 Blockchain-Anreizmechanismus
• 5 Experimentelle Ergebnisse
• 6 Vorgeschlagenes Blockchain-Protokoll
• 7 Technische Implementierung
• 8 Zukünftige Anwendungen
• 9 Originalanalyse
• 10 Referenzen

1 Einleitung

Die Erstellung effizienter tiefer neuronaler Netze erfordert repetitive manuelle Optimierung von Topologie und Hyperparametern, was den Prozess erheblich hemmt. Aktuelle Veröffentlichungen schlagen verschiedene Neural Architecture Search (NAS)-Algorithmen vor, die diese Arbeit automatisieren. Wir haben einen angepassten NAS-Algorithmus mit Netzwerkmorphismus und Bayesscher Optimierung auf Kryptowährungsprognosen angewendet und dabei Ergebnisse erzielt, die mit unseren besten manuell entworfenen Modellen vergleichbar sind.

2 Grundlagen

2.1 Blockchain und Ethereum

Die Blockchain-Technologie, eingeführt mit Bitcoin im Jahr 2008, bietet ein dezentrales, unveränderliches Ledger-System. Ethereum erweitert diese Fähigkeit durch Smart Contracts und ermöglicht so programmierbare, selbstausführende Vereinbarungen, die die Grundlage für unser vorgeschlagenes verteiltes NAS-Netzwerk bilden.

2.2 Neural Architecture Search

NAS-Algorithmen automatisieren den Entwurf neuronaler Netze durch verschiedene Ansätze, einschließlich Bestärkendem Lernen, evolutionären Algorithmen und Bayesscher Optimierung. Unser Ansatz kombiniert Netzwerkmorphismus mit Bayesscher Optimierung für eine effiziente Architektursuche.

3 Problemstellung der Kryptowährungsprognose

Wir konzentrieren uns auf die Vorhersage von Kryptowährungspreisen unter Verwendung historischer Blockchain-Daten, Orderbücher und sozialer Stimmungsindikatoren. Der Datensatz umfasst 2 Jahre Bitcoin- und Ethereum-Daten mit 15-Minuten-Intervallen über 42 verschiedene Merkmale.

4 Methodik

4.1 Netzwerkmorphismus und Bayessche Optimierung

Netzwerkmorphismus erhält die Netzwerkfunktionalität bei gleichzeitiger Modifikation der Architektur durch Operationen wie Hinzufügen von Schichten, Ändern der Kernelgröße und Einfügen von Skip Connections. In Kombination mit der Bayesschen Optimierung ermöglicht dies eine effiziente Erkundung des Architekturraums.

Die Akquisitionsfunktion für die Bayessche Optimierung kann ausgedrückt werden als:

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

wobei $\mu(\mathbf{x})$ der posteriori Mittelwert, $\sigma(\mathbf{x})$ die posteriori Varianz und $\kappa$ die Steuerung des Exploration-Exploitation-Trade-offs ist.

4.2 Blockchain-Anreizmechanismus

Wir schlagen einen Proof-of-Useful-Work-Konsens vor, bei dem Miner um die Suche nach besseren neuronalen Architekturen konkurrieren. Die Belohnungsfunktion lautet:

$R = \alpha \cdot \text{Genauigkeit} + \beta \cdot \text{Effizienz} + \gamma \cdot \text{Neuheit}$

5 Experimentelle Ergebnisse

Unser NAS-Algorithmus erreichte eine Vorhersagegenauigkeit von 94,2 % im Vergleich zu 93,8 % bei manuell entworfenen Modellen. Der verteilte Ansatz reduzierte die Trainingszeit um 35 % bei gleichbleibender Leistung.

6 Vorgeschlagenes Blockchain-Protokoll

Wir entwerfen ein dezentrales Netzwerk, in dem Knoten Rechenressourcen für NAS-Aufgaben bereitstellen. Smart Contracts verwalten die Aufgabenverteilung, die Ergebnisverifizierung und die Token-Belohnungen basierend auf Modellleistungsverbesserungen.

7 Technische Implementierung

Codebeispiel: Netzwerkmorphismus-Operation

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 Zukünftige Anwendungen

Das vorgeschlagene System kann auf verschiedene Domänen ausgeweitet werden, einschließlich Gesundheitsdiagnostik, autonomer Fahrzeuge und Finanzprognosen. Der dezentrale Ansatz ermöglicht eine kollaborative Modellentwicklung bei gleichzeitigem Schutz der Datenprivatsphäre durch Federated-Learning-Techniken.

9 Originalanalyse

Diese Forschung stellt eine bedeutende Konvergenz von Blockchain-Technologie und automatisierter maschineller Lernverfahren dar und adressiert grundlegende Einschränkungen in beiden Bereichen. Das vorgeschlagene verteilte NAS-Protokoll bewältigt die rechnerische Intensität der neuronalen Architektursuche und nutzt gleichzeitig die Anreizmechanismen der Blockchain für dezentrale Koordination. Dieser Ansatz steht im Einklang mit breiteren Trends zur Demokratisierung von KI-Fähigkeiten, ähnlich wie Plattformen wie TensorFlow und PyTorch die Barrieren für die Einführung von Deep Learning gesenkt haben.

Die technische Grundlage baut auf etablierten NAS-Methodologien auf, insbesondere dem in AutoKeras demonstrierten Netzwerkmorphismus-Ansatz, erweitert ihn jedoch durch blockchain-basierte Koordination. Dieses verteilte Paradigma adressiert die erheblichen Rechenanforderungen von NAS-Algorithmen, die laut Googles Forschung zu EfficientNet über 1000 GPU-Tage für eine umfassende Architektursuche erfordern können. Durch die Verteilung dieser Arbeitslast auf mehrere Knoten mit richtiger Anreizausrichtung reduziert das System potenziell die Suchzeit bei Beibehaltung der Erkundungsqualität.

Im Vergleich zu bestehenden Blockchain-Machine-Learning-Integrationen wie OpenMined und SingularityNET konzentriert sich dieser Vorschlag speziell auf den Modellerstellungsprozess und nicht auf Datenaustausch oder Modellbereitstellung. Diese Spezialisierung ermöglicht eine tiefgreifendere Optimierung des Architektursuchprozesses. Die Domäne der Kryptowährungsprognose dient aufgrund ihrer komplexen, nicht-stationären Natur und der Verfügbarkeit umfangreicher Blockchain-Daten als geeigneter Testfall, obwohl die Methodik auf andere Zeitreihenvorhersageprobleme verallgemeinerbar erscheint.

Die Integration von Bayesscher Optimierung mit Netzwerkmorphismus bietet theoretische Vorteile gegenüber reinen Reinforcement-Learning-Ansätzen, wie in der ursprünglichen AutoKeras-Implementierung demonstriert. Der Bayessche Rahmen modelliert effizient die Leistungslandschaft der Architektur, lenkt die Suche in vielversprechende Regionen und vermeidet gleichzeitig die erschöpfende Bewertung aller Möglichkeiten. Dies ist besonders wichtig in verteilten Umgebungen, wo der Kommunikationsaufwand zwischen Knoten minimiert werden muss.

Zukünftige Entwicklungen könnten multiobjektive Optimierung einbeziehen, die nicht nur die Genauigkeit, sondern auch Modellgröße, Inferenzgeschwindigkeit und Energieeffizienz berücksichtigt – entscheidende Überlegungen für den realen Einsatz. Der Ansatz zeigt Potenzial für die Schaffung zugänglicherer und effizienterer Machine-Learning-Pipelines, obwohl Herausforderungen in Bezug auf Ergebnisverifizierung und Verhinderung von Manipulation des Anreizsystems weitere Forschung erfordern.

10 Referenzen

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