Recherche d'Architecture Neuronale Distribuée sur Blockchain pour la Prédiction des Cryptomonnaies

Table des matières

• 1 Introduction
• 2 Contexte
  • 2.1 Blockchain et Ethereum
  • 2.2 Recherche d'Architecture Neuronale
• 3 Problème de Prédiction des Cryptomonnaies
• 4 Méthodologie
  • 4.1 Morphisme de Réseau et Optimisation Bayésienne
  • 4.2 Mécanisme d'Incitation Blockchain
• 5 Résultats Expérimentaux
• 6 Protocole Blockchain Proposé
• 7 Implémentation Technique
• 8 Applications Futures
• 9 Analyse Originale
• 10 Références

1 Introduction

La création de réseaux neuronaux profonds efficaces implique une optimisation manuelle répétitive de la topologie et des hyperparamètres, ce qui entrave considérablement le processus. Des publications récentes proposent divers algorithmes de Recherche d'Architecture Neuronale (NAS) qui automatisent ce travail. Nous avons appliqué un algorithme NAS personnalisé avec morphisme de réseau et optimisation bayésienne aux prédictions de cryptomonnaies, obtenant des résultats comparables à nos meilleurs modèles conçus manuellement.

2 Contexte

2.1 Blockchain et Ethereum

La technologie Blockchain, introduite avec le Bitcoin en 2008, fournit un système de registre décentralisé et immuable. Ethereum étend cette capacité avec les contrats intelligents, permettant des accords programmables et auto-exécutants qui forment la base de notre réseau NAS distribué proposé.

2.2 Recherche d'Architecture Neuronale

Les algorithmes NAS automatisent la conception des réseaux neuronaux grâce à diverses approches incluant l'apprentissage par renforcement, les algorithmes évolutionnaires et l'optimisation bayésienne. Notre approche combine le morphisme de réseau avec l'optimisation bayésienne pour une recherche d'architecture efficace.

3 Problème de Prédiction des Cryptomonnaies

Nous nous concentrons sur la prédiction des prix des cryptomonnaies en utilisant les données historiques de la blockchain, les carnets d'ordres et les indicateurs de sentiment social. Le jeu de données comprend 2 ans de données Bitcoin et Ethereum avec des intervalles de 15 minutes sur 42 caractéristiques différentes.

4 Méthodologie

4.1 Morphisme de Réseau et Optimisation Bayésienne

Le morphisme de réseau préserve la fonctionnalité du réseau tout en modifiant l'architecture par des opérations telles que l'ajout de couches, les changements de taille de noyau et l'insertion de connexions résiduelles. Combiné à l'optimisation bayésienne, cela permet une exploration efficace de l'espace des architectures.

La fonction d'acquisition pour l'optimisation bayésienne peut être exprimée comme :

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

où $\mu(\mathbf{x})$ est la moyenne a posteriori, $\sigma(\mathbf{x})$ est la variance a posteriori, et $\kappa$ contrôle le compromis exploration-exploitation.

4.2 Mécanisme d'Incitation Blockchain

Nous proposons un consensus de preuve de travail utile où les mineurs rivalisent pour trouver de meilleures architectures neuronales. La fonction de récompense est :

$R = \alpha \cdot \text{précision} + \beta \cdot \text{efficacité} + \gamma \cdot \text{innovation}$

5 Résultats Expérimentaux

Notre algorithme NAS a atteint 94,2 % de précision de prédiction contre 93,8 % pour les modèles conçus manuellement. L'approche distribuée a réduit le temps d'entraînement de 35 % tout en maintenant des performances comparables.

6 Protocole Blockchain Proposé

Nous concevons un réseau décentralisé où les nœuds contribuent des ressources de calcul aux tâches NAS. Les contrats intelligents gèrent la distribution des tâches, la vérification des résultats et les récompenses en jetons basées sur les améliorations des performances des modèles.

7 Implémentation Technique

Exemple de Code : Opération de Morphisme de Réseau

class NetworkMorphism:
    def insert_layer(self, model, layer_type, position):
        """Insérer une nouvelle couche tout en préservant la fonctionnalité"""
        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))
            
        # Insérer à la position spécifiée
        layers = new_model.layers
        new_layers = layers[:position] + [new_layer] + layers[position:]
        
        return self.rebuild_model(new_layers)
    
    def rebuild_model(self, layers):
        """Reconstruire le modèle avec la nouvelle architecture"""
        # Détails d'implémentation pour la reconstruction du modèle
        pass

8 Applications Futures

Le système proposé peut être étendu à divers domaines, y compris les diagnostics de santé, les véhicules autonomes et la prévision financière. L'approche décentralisée permet un développement collaboratif de modèles tout en préservant la confidentialité des données grâce aux techniques d'apprentissage fédéré.

9 Analyse Originale

Cette recherche représente une convergence significative de la technologie blockchain et de l'apprentissage automatique automatisé, abordant les limitations fondamentales des deux domaines. Le protocole NAS distribué proposé traite l'intensité computationnelle de la recherche d'architecture neuronale tout en exploitant les mécanismes d'incitation de la blockchain pour une coordination décentralisée. Cette approche s'aligne sur les tendances plus larges de démocratisation des capacités de l'IA, similaire à la manière dont des plateformes comme TensorFlow et PyTorch ont abaissé les barrières à l'adoption de l'apprentissage profond.

Le fondement technique s'appuie sur des méthodologies NAS établies, en particulier l'approche de morphisme de réseau démontrée dans AutoKeras, mais l'étend grâce à une coordination basée sur la blockchain. Ce paradigme distribué répond aux exigences computationnelles substantielles des algorithmes NAS, qui selon les recherches de Google sur EfficientNet peuvent nécessiter plus de 1000 jours GPU pour une recherche d'architecture complète. En répartissant cette charge de travail sur plusieurs nœuds avec un alignement d'incitation approprié, le système réduit potentiellement le temps de recherche tout en maintenant la qualité de l'exploration.

Comparée aux intégrations existantes blockchain-apprentissage automatique comme OpenMined et SingularityNET, cette proposition se concentre spécifiquement sur le processus de création de modèles plutôt que sur le partage de données ou le déploiement de modèles. Cette spécialisation permet une optimisation plus poussée du processus de recherche d'architecture. Le domaine de la prédiction des cryptomonnaies sert de cas de test approprié en raison de sa nature complexe et non stationnaire et de la disponibilité de riches données blockchain, bien que la méthodologie semble généralisable à d'autres problèmes de prédiction de séries temporelles.

L'intégration de l'optimisation bayésienne avec le morphisme de réseau offre des avantages théoriques par rapport aux approches d'apprentissage par renforcement pur, comme démontré dans l'implémentation originale d'AutoKeras. Le cadre bayésien modélise efficacement le paysage de performance des architectures, guidant la recherche vers des régions prometteuses tout en évitant l'évaluation exhaustive de toutes les possibilités. Ceci est particulièrement important dans les environnements distribués où la surcharge de communication entre les nœuds doit être minimisée.

Les développements futurs pourraient incorporer une optimisation multi-objectif considérant non seulement la précision mais aussi la taille du modèle, la vitesse d'inférence et l'efficacité énergétique - des considérations cruciales pour le déploiement en conditions réelles. L'approche montre des promesses pour créer des pipelines d'apprentissage automatique plus accessibles et efficaces, bien que les défis autour de la vérification des résultats et de la prévention de la triche du système d'incitation nécessitent des recherches supplémentaires.

10 Références

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