क्रिप्टोकरेंसी पूर्वानुमान के लिए ब्लॉकचेन पर वितरित न्यूरल आर्किटेक्चर खोज

विषय सूची

• 1 परिचय
• 2 पृष्ठभूमि
  • 2.1 ब्लॉकचेन और एथेरियम
  • 2.2 न्यूरल आर्किटेक्चर खोज
• 3 क्रिप्टोकरेंसी पूर्वानुमान समस्या
• 4 कार्यप्रणाली
  • 4.1 नेटवर्क मॉर्फिज्म और बेयसियन ऑप्टिमाइजेशन
  • 4.2 ब्लॉकचेन प्रोत्साहन तंत्र
• 5 प्रायोगिक परिणाम
• 6 प्रस्तावित ब्लॉकचेन प्रोटोकॉल
• 7 तकनीकी कार्यान्वयन
• 8 भविष्य के अनुप्रयोग
• 9 मौलिक विश्लेषण
• 10 संदर्भ

1 परिचय

कुशल डीप न्यूरल नेटवर्क बनाने में टोपोलॉजी और हाइपरपैरामीटर्स का दोहराव वाला मैनुअल ऑप्टिमाइजेशन शामिल होता है, जो प्रक्रिया को काफी बाधित करता है। हाल के प्रकाशन विभिन्न न्यूरल आर्किटेक्चर खोज (NAS) एल्गोरिदम प्रस्तावित करते हैं जो इस कार्य को स्वचालित करते हैं। हमने क्रिप्टोकरेंसी पूर्वानुमानों के लिए नेटवर्क मॉर्फिज्म और बेयसियन ऑप्टिमाइजेशन के साथ एक अनुकूलित NAS एल्गोरिदम लागू किया, जिससे हमारे सर्वश्रेष्ठ मैन्युअल रूप से डिज़ाइन किए गए मॉडल्स के बराबर परिणाम प्राप्त हुए।

2 पृष्ठभूमि

2.1 ब्लॉकचेन और एथेरियम

ब्लॉकचेन तकनीक, जिसकी शुरुआत 2008 में बिटकॉइन के साथ हुई, एक विकेन्द्रीकृत, अटल लेजर प्रणाली प्रदान करती है। एथेरियम स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स के साथ इस क्षमता का विस्तार करता है, जो प्रोग्राम योग्य, स्वचालित रूप से निष्पादित होने वाले समझौतों को सक्षम बनाता है और यह हमारे प्रस्तावित वितरित NAS नेटवर्क का आधार बनता है।

2.2 न्यूरल आर्किटेक्चर खोज

NAS एल्गोरिदम रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, इवोल्यूशनरी एल्गोरिदम और बेयसियन ऑप्टिमाइजेशन सहित विभिन्न दृष्टिकोणों के माध्यम से न्यूरल नेटवर्क डिजाइन को स्वचालित करते हैं। हमारा दृष्टिकोण कुशल आर्किटेक्चर खोज के लिए नेटवर्क मॉर्फिज्म को बेयसियन ऑप्टिमाइजेशन के साथ जोड़ता है।

3 क्रिप्टोकरेंसी पूर्वानुमान समस्या

हम ऐतिहासिक ब्लॉकचेन डेटा, ऑर्डर बुक्स और सोशल सेंटीमेंट संकेतकों का उपयोग करके क्रिप्टोकरेंसी मूल्य पूर्वानुमान पर ध्यान केंद्रित करते हैं। डेटासेट में 42 विभिन्न विशेषताओं के साथ 15-मिनट के अंतराल पर 2 वर्षों का बिटकॉइन और एथेरियम डेटा शामिल है।

4 कार्यप्रणाली

4.1 नेटवर्क मॉर्फिज्म और बेयसियन ऑप्टिमाइजेशन

नेटवर्क मॉर्फिज्म लेयर जोड़ने, कर्नेल आकार बदलने और स्किप कनेक्शन डालने जैसे ऑपरेशन्स के माध्यम से आर्किटेक्चर को संशोधित करते हुए नेटवर्क कार्यक्षमता को बनाए रखता है। बेयसियन ऑप्टिमाइजेशन के साथ संयुक्त होकर, यह आर्किटेक्चर स्पेस की कुशल खोज को सक्षम बनाता है।

बेयसियन ऑप्टिमाइजेशन के लिए एक्विजिशन फंक्शन को इस प्रकार व्यक्त किया जा सकता है:

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

जहाँ $\mu(\mathbf{x})$ पोस्टीरियर माध्य है, $\sigma(\mathbf{x})$ पोस्टीरियर प्रसरण है, और $\kappa$ एक्सप्लोरेशन-एक्सप्लॉइटेशन ट्रेड-ऑफ को नियंत्रित करता है।

4.2 ब्लॉकचेन प्रोत्साहन तंत्र

हम एक प्रूफ-ऑफ-यूज़फुल-वर्क सहमति प्रस्तावित करते हैं जहाँ खनिक बेहतर न्यूरल आर्किटेक्चर खोजने के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं। पुरस्कार फ़ंक्शन है:

$R = \alpha \cdot \text{सटीकता} + \beta \cdot \text{दक्षता} + \gamma \cdot \text{नवीनता}$

5 प्रायोगिक परिणाम

हमारे NAS एल्गोरिदम ने मैन्युअल रूप से डिज़ाइन किए गए मॉडल्स की 93.8% सटीकता की तुलना में 94.2% पूर्वानुमान सटीकता हासिल की। वितरित दृष्टिकोण ने तुलनीय प्रदर्शन बनाए रखते हुए प्रशिक्षण समय में 35% की कमी की।

6 प्रस्तावित ब्लॉकचेन प्रोटोकॉल

हम एक विकेन्द्रीकृत नेटवर्क डिजाइन करते हैं जहाँ नोड्स NAS कार्यों के लिए कंप्यूटिंग संसाधनों का योगदान करते हैं। स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट मॉडल प्रदर्शन सुधारों के आधार पर कार्य वितरण, परिणाम सत्यापन और टोकन पुरस्कारों का प्रबंधन करते हैं।

7 तकनीकी कार्यान्वयन

कोड उदाहरण: नेटवर्क मॉर्फिज्म ऑपरेशन

class NetworkMorphism:
    def insert_layer(self, model, layer_type, position):
        """नई लेयर डालें जबकि कार्यक्षमता बनी रहे"""
        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))
            
        # निर्दिष्ट स्थिति पर डालें
        layers = new_model.layers
        new_layers = layers[:position] + [new_layer] + layers[position:]
        
        return self.rebuild_model(new_layers)
    
    def rebuild_model(self, layers):
        """नए आर्किटेक्चर के साथ मॉडल को पुनर्निर्मित करें"""
        # मॉडल पुनर्निर्माण के लिए कार्यान्वयन विवरण
        pass

8 भविष्य के अनुप्रयोग

प्रस्तावित प्रणाली को स्वास्थ्य देखभाल निदान, स्वायत्त वाहनों और वित्तीय पूर्वानुमान सहित विभिन्न डोमेन में विस्तारित किया जा सकता है। विकेन्द्रीकृत दृष्टिकोण फ़ेडरेटेड लर्निंग तकनीकों के माध्यम से डेटा गोपनीयता को संरक्षित रखते हुए सहयोगात्मक मॉडल विकास को सक्षम बनाता है।

9 मौलिक विश्लेषण

यह शोध ब्लॉकचेन तकनीक और स्वचालित मशीन लर्निंग के एक महत्वपूर्ण अभिसरण का प्रतिनिधित्व करता है, जो दोनों क्षेत्रों में मौलिक सीमाओं को संबोधित करता है। प्रस्तावित वितरित NAS प्रोटोकॉल न्यूरल आर्किटेक्चर खोज की कम्प्यूटेशनल तीव्रता से निपटता है, साथ ही विकेन्द्रीकृत समन्वय के लिए ब्लॉकचेन के प्रोत्साहन तंत्र का लाभ उठाता है। यह दृष्टिकोण एआई क्षमताओं के लोकतंत्रीकरण की व्यापक प्रवृत्तियों के साथ संरेखित है, ठीक वैसे ही जैसे TensorFlow और PyTor जैसे प्लेटफॉर्मों ने डीप लर्निंग अपनाने की बाधाओं को कम किया।

तकनीकी आधार स्थापित NAS पद्धतियों पर निर्मित है, विशेष रूप से AutoKeras में प्रदर्शित नेटवर्क मॉर्फिज्म दृष्टिकोण, लेकिन इसे ब्लॉकचेन-आधारित समन्वय के माध्यम से विस्तारित करता है। यह वितरित प्रतिमान NAS एल्गोरिदम की पर्याप्त कम्प्यूटेशनल आवश्यकताओं को संबोधित करता है, जिसके लिए Google के EfficientNet पर शोध के अनुसार व्यापक आर्किटेक्चर खोज के लिए 1000 से अधिक GPU दिनों की आवश्यकता हो सकती है। उचित प्रोत्साहन संरेखण वाले कई नोड्स पर इस कार्यभार को वितरित करके, यह प्रणाली संभावित रूप से खोज गुणवत्ता बनाए रखते हुए खोज समय को कम करती है।

OpenMined और SingularityNET जैसी मौजूदा ब्लॉकचेन-मशीन लर्निंग एकीकरणों की तुलना में, यह प्रस्ताव विशेष रूप से मॉडल निर्माण प्रक्रिया पर केंद्रित है न कि डेटा साझाकरण या मॉडल तैनाती पर। यह विशेषज्ञता आर्किटेक्चर खोज प्रक्रिया के गहन अनुकूलन की अनुमति देती है। क्रिप्टोकरेंसी पूर्वानुमान डोमेन इसकी जटिल, गैर-स्थिर प्रकृति और समृद्ध ब्लॉकचेन डेटा की उपलब्धता के कारण एक उपयुक्त परीक्षण केस के रूप में कार्य करता है, हालाँकि यह कार्यप्रणाली अन्य टाइम-सीरीज़ पूर्वानुमान समस्याओं के लिए सामान्यीकरण योग्य प्रतीत होती है।

नेटवर्क मॉर्फिज्म के साथ बेयसियन ऑप्टिमाइजेशन का एकीकरण शुद्ध रीइन्फोर्समेंट लर्निंग दृष्टिकोणों पर सैद्धांतिक लाभ प्रदान करता है, जैसा कि मूल AutoKeras कार्यान्वयन में प्रदर्शित किया गया है। बेयसियन फ्रेमवर्क आर्किटेक्चर प्रदर्शन लैंडस्केप को कुशलतापूर्वक मॉडल करता है, खोज को संभावनाशील क्षेत्रों की ओर निर्देशित करते हुए सभी संभावनाओं के संपूर्ण मूल्यांकन से बचता है। यह वितरित सेटिंग्स में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जहाँ नोड्स के बीच संचार ओवरहेड को न्यूनतम रखना होता है।

भविष्य के विकास न केवल सटीकता बल्कि मॉडल आकार, अनुमान गति और ऊर्जा दक्षता पर भी विचार करते हुए बहु-उद्देश्यीय अनुकूलन को शामिल कर सकते हैं - जो वास्तविक दुनिया में तैनाती के लिए महत्वपूर्ण विचार हैं। यह दृष्टिकोण अधिक सुलभ और कुशल मशीन लर्निंग पाइपलाइन बनाने के लिए आशाजनक दिखता है, हालाँकि परिणाम सत्यापन और प्रोत्साहन प्रणाली के गेमिंग को रोकने से संबंधित चुनौतियों के लिए और शोध की आवश्यकता है।

10 संदर्भ

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