جستجوی توزیع‌شده معماری عصبی بر روی بلاک‌چین برای پیش‌بینی ارزهای دیجیتال

فهرست مطالب

• 1 مقدمه
• 2 پیشینه
  • 2.1 بلاک‌چین و اتریوم
  • 2.2 جستجوی معماری عصبی
• 3 مسئله پیش‌بینی ارز دیجیتال
• 4 روش‌شناسی
  • 4.1 ریخت‌شناسی شبکه و بهینه‌سازی بیزی
  • 4.2 مکانیسم تشویقی بلاک‌چین
• 5 نتایج تجربی
• 6 پروتکل بلاک‌چین پیشنهادی
• 7 پیاده‌سازی فنی
• 8 کاربردهای آینده
• 9 تحلیل اصلی
• 10 منابع

1 مقدمه

ایجاد شبکه‌های عصبی عمیق کارآمد شامل بهینه‌سازی دستی مکرر توپولوژی و ابرپارامترها است که به طور قابل توجهی فرآیند را مهار می‌کند. انتشارات اخیر الگوریتم‌های مختلف جستجوی معماری عصبی (NAS) را پیشنهاد می‌کنند که این کار را به صورت خودکار انجام می‌دهند. ما یک الگوریتم NAS سفارشی‌شده با ریخت‌شناسی شبکه و بهینه‌سازی بیزی را برای پیش‌بینی ارزهای دیجیتال اعمال کردیم و به نتایجی قابل مقایسه با بهترین مدل‌های طراحی دستی خود دست یافتیم.

2 پیشینه

2.1 بلاک‌چین و اتریوم

فناوری بلاک‌چین که در سال 2008 با بیت‌کوین معرفی شد، یک سیستم دفتر کل غیرمتمرکز و تغییرناپذیر ارائه می‌دهد. اتریوم این قابلیت را با قراردادهای هوشمند گسترش می‌دهد و توافق‌های برنامه‌پذیر و خوداجرا را ممکن می‌سازد که اساس شبکه NAS توزیع‌شده پیشنهادی ما را تشکیل می‌دهند.

2.2 جستجوی معماری عصبی

الگوریتم‌های NAS طراحی شبکه عصبی را از طریق رویکردهای مختلف از جمله یادگیری تقویتی، الگوریتم‌های تکاملی و بهینه‌سازی بیزی خودکار می‌کنند. رویکرد ما ریخت‌شناسی شبکه را با بهینه‌سازی بیزی برای جستجوی کارآمد معماری ترکیب می‌کند.

3 مسئله پیش‌بینی ارز دیجیتال

ما بر پیش‌بینی قیمت ارز دیجیتال با استفاده از داده‌های تاریخی بلاک‌چین، دفتر سفارشات و شاخص‌های احساسات اجتماعی تمرکز داریم. مجموعه داده شامل 2 سال داده بیت‌کوین و اتریوم با فواصل 15 دقیقه‌ای در 42 ویژگی مختلف است.

4 روش‌شناسی

4.1 ریخت‌شناسی شبکه و بهینه‌سازی بیزی

ریخت‌شناسی شبکه، عملکرد شبکه را در حین تغییر معماری از طریق عملیاتی مانند افزودن لایه، تغییر اندازه هسته و درج اتصال پرش حفظ می‌کند. در ترکیب با بهینه‌سازی بیزی، این امر کاوش کارآمد فضای معماری را ممکن می‌سازد.

تابع کسب برای بهینه‌سازی بیزی را می‌توان به صورت زیر بیان کرد:

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

که در آن $\mu(\mathbf{x})$ میانگین پسین، $\sigma(\mathbf{x})$ واریانس پسین و $\kappa$ تعادل کاوش-بهره‌برداری را کنترل می‌کند.

4.2 مکانیسم تشویقی بلاک‌چین

ما یک اجماع اثبات-کار-مفید پیشنهاد می‌کنیم که در آن ماینرها برای یافتن معماری‌های عصبی بهتر رقابت می‌کنند. تابع پاداش به صورت زیر است:

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

5 نتایج تجربی

الگوریتم NAS ما به دقت پیش‌بینی 94.2% در مقایسه با 93.8% برای مدل‌های طراحی دستی دست یافت. رویکرد توزیع‌شده زمان آموزش را 35% کاهش داد در حالی که عملکرد قابل مقایسه‌ای حفظ شد.

6 پروتکل بلاک‌چین پیشنهادی

ما یک شبکه غیرمتمرکز طراحی می‌کنیم که در آن گره‌ها منابع محاسباتی خود را به وظایف NAS اختصاص می‌دهند. قراردادهای هوشمند، توزیع وظایف، تأیید نتایج و پاداش‌های توکن را بر اساس بهبودهای عملکرد مدل مدیریت می‌کنند.

7 پیاده‌سازی فنی

مثال کد: عملیات ریخت‌شناسی شبکه

class NetworkMorphism:
    def insert_layer(self, model, layer_type, position):
        """درج لایه جدید در حین حفظ عملکرد"""
        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))
            
        # درج در موقعیت مشخص شده
        layers = new_model.layers
        new_layers = layers[:position] + [new_layer] + layers[position:]
        
        return self.rebuild_model(new_layers)
    
    def rebuild_model(self, layers):
        """بازسازی مدل با معماری جدید"""
        # جزئیات پیاده‌سازی برای بازسازی مدل
        pass

8 کاربردهای آینده

سیستم پیشنهادی را می‌توان به حوزه‌های مختلف از جمله تشخیص پزشکی، وسایل نقلیه خودران و پیش‌بینی مالی گسترش داد. رویکرد غیرمتمرکز، توسعه مدل مشارکتی را ممکن می‌سازد در حالی که حریم خصوصی داده‌ها را از طریق تکنیک‌های یادگیری فدرال حفظ می‌کند.

9 تحلیل اصلی

این پژوهش نشان‌دهنده همگرایی قابل توجه فناوری بلاک‌چین و یادگیری ماشین خودکار است که محدودیت‌های اساسی در هر دو حوزه را مورد توجه قرار می‌دهد. پروتکل NAS توزیع‌شده پیشنهادی، شدت محاسباتی جستجوی معماری عصبی را مورد توجه قرار می‌دهد در حالی که از مکانیسم‌های تشویقی بلاک‌چین برای هماهنگی غیرمتمرکز بهره می‌برد. این رویکرد با روندهای گسترده‌تر در دموکراتیک کردن قابلیت‌های هوش مصنوعی همسو است، مشابه اینکه چگونه پلتفرم‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch موانع پذیرش یادگیری عمیق را کاهش دادند.

پایه فنی بر روش‌شناسی‌های NAS تأسیس‌شده، به ویژه رویکرد ریخت‌شناسی شبکه نشان‌داده‌شده در AutoKeras، بنا شده اما آن را از طریق هماهنگی مبتنی بر بلاک‌چین گسترش می‌دهد. این پارادایم توزیع‌شده، نیازهای محاسباتی قابل توجه الگوریتم‌های NAS را مورد توجه قرار می‌دهد که طبق تحقیقات گوگل در مورد EfficientNet می‌تواند بیش از 1000 روز GPU برای جستجوی جامع معماری نیاز داشته باشد. با توزیع این بار کاری در چندین گره با همترازی تشویقی مناسب، سیستم به طور بالقوه زمان جستجو را کاهش می‌دهد در حالی که کیفیت کاوش را حفظ می‌کند.

در مقایسه با یکپارچه‌سازی‌های موجود بلاک‌چین-یادگیری ماشین مانند OpenMined و SingularityNET، این پیشنهاد به طور خاص بر فرآیند ایجاد مدل تمرکز دارد تا اشتراک‌گذاری داده یا استقرار مدل. این تخصص‌گرایی بهینه‌سازی عمیق‌تر فرآیند جستجوی معماری را ممکن می‌سازد. حوزه پیش‌بینی ارز دیجیتال به عنوان یک مورد آزمایش مناسب عمل می‌کند به دلیل ماهیت پیچیده و غیرایستای آن و در دسترس بودن داده‌های غنی بلاک‌چین، اگرچه روش‌شناسی به سایر مسائل پیش‌بینی سری زمانی قابل تعمیم به نظر می‌رسد.

یکپارچه‌سازی بهینه‌سازی بیزی با ریخت‌شناسی شبکه، مزایای نظری نسبت به رویکردهای صرف یادگیری تقویتی ارائه می‌دهد، همانطور که در پیاده‌سازی اصلی AutoKeras نشان داده شد. چارچوب بیزی به طور کارآمد منظره عملکرد معماری را مدل‌سازی می‌کند، جستجو را به سمت مناطق امیدوارکننده هدایت می‌کند در حالی که از ارزیابی جامع تمام احتمالات اجتناب می‌کند. این امر به ویژه در محیط‌های توزیع‌شده که سربار ارتباط بین گره‌ها باید به حداقل برسد، مهم است.

توسعه‌های آینده می‌توانند بهینه‌سازی چندهدفه را در نظر بگیرند که نه تنها دقت، بلکه اندازه مدل، سرعت استنتاج و بهره‌وری انرژی را نیز در نظر می‌گیرد - ملاحظات حیاتی برای استقرار در دنیای واقعی. این رویکرد برای ایجاد خطوط لوله یادگیری ماشین در دسترس‌تر و کارآمدتر امیدوارکننده به نظر می‌رسد، اگرچه چالش‌های حول تأیید نتایج و جلوگیری از بازی‌بازی سیستم تشویقی نیاز به پژوهش بیشتر دارد.

10 منابع

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