ब्लॉकचेन विश्लेषण के लिए वितरित न्यूरल आर्किटेक्चर खोज

विषय सूची

1 परिचय

डीप लर्निंग की तीव्र प्रगति ने न्यूरल नेटवर्क को लगभग हर उद्योग को प्रभावित करने में सक्षम बनाया है, स्वायत्त वाहनों से लेकर चिकित्सा निदान तक। हालाँकि, कुशल न्यूरल आर्किटेक्चर बनाना एक चुनौतीपूर्ण, समय लेने वाली प्रक्रिया बनी हुई है जिसमें हाइपरपैरामीटर और नेटवर्क टोपोलॉजी के व्यापक मैनुअल अनुकूलन की आवश्यकता होती है। यह मानवीय बाधा मशीन लर्निंग समाधानों की स्केलेबिलिटी और पहुंच को महत्वपूर्ण रूप से सीमित करती है।

न्यूरल आर्किटेक्चर खोज (NAS) में हाल के विकास इस अनुकूलन प्रक्रिया को स्वचालित करने का लक्ष्य रखते हैं। हमारा शोध क्रिप्टोकरेंसी मूल्य पूर्वानुमान के लिए नेटवर्क मॉर्फिज्म और बायेसियन ऑप्टिमाइजेशन के साथ एक अनुकूलित NAS एल्गोरिदम लागू करता है, जो हमारे सर्वश्रेष्ठ मैन्युअल रूप से डिजाइन किए गए मॉडल के बराबर परिणाम प्राप्त करता है। यह पेपर एक ब्लॉकचेन-आधारित प्रोटोकॉल प्रस्तावित करता है जो वितरित कंप्यूटिंग नोड्स को सहयोगात्मक रूप से NAS एल्गोरिदम चलाने के लिए प्रोत्साहित करता है, जिससे मशीन लर्निंग मॉडल का एक स्वायत्त, स्व-सुधारने वाला स्रोत बनता है।

1.1 संबंधित कार्य

NAS के कई उल्लेखनीय दृष्टिकोण हाल ही में सामने आए हैं। गूगल का रीइन्फोर्समेंट लर्निंग-आधारित तरीका [2] और डीपमाइंड का डिफरेंशिएबल आर्किटेक्चर सर्च (DARTS) [7] महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करते हैं। ऑटोकेरस फ्रेमवर्क [9], जो नेटवर्क मॉर्फिज्म के साथ बायेसियन ऑप्टिमाइजेशन लागू करता है, हमारे दृष्टिकोण की नींव प्रदान करता है। ब्लॉकचेन में, ओपनमाइंड [14] जैसी परियोजनाएं निजी डेटा पर वितरित प्रशिक्षण सक्षम करती हैं, जबकि सिंगुलैरिटीनेट [16] मॉडल साझाकरण की सुविधा प्रदान करता है, लेकिन दोनों में से कोई भी स्वचालित मॉडल निर्माण की मौलिक चुनौती का समाधान नहीं करता है।

2 पृष्ठभूमि

डीप लर्निंग ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता में क्रांति ला दी है, लेकिन आर्किटेक्चर डिजाइन की मैनुअल प्रक्रिया एक प्रमुख बाधा बनी हुई है। न्यूरल आर्किटेक्चर खोज मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो को स्वचालित करने में अगली सीमा का प्रतिनिधित्व करती है।

2.1 ब्लॉकचेन और एथेरियम

ब्लॉकचेन तकनीक, जिसकी शुरुआत बिटकॉइन [13] के साथ हुई, वितरित सहमति के लिए एक विकेंद्रीकृत, ट्रस्टलेस फ्रेमवर्क प्रदान करती है। एथेरियम स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स के साथ इस क्षमता का विस्तार करता है, जो प्रोग्राम योग्य, स्व-निष्पादित समझौतों को सक्षम बनाता है। हमारा प्रोटोकॉल वितरित NAS कंप्यूटेशन के लिए एक प्रोत्साहन तंत्र बनाने के लिए इन गुणों का लाभ उठाता है।

3 क्रिप्टोकरेंसी पूर्वानुमान समस्या

हम इसकी जटिलता और व्यावहारिक प्रासंगिकता के कारण क्रिप्टोकरेंसी मूल्य पूर्वानुमान पर ध्यान केंद्रित करते हैं। इस समस्या में मल्टीवेरिएट टाइम सीरीज़ डेटा का विश्लेषण शामिल है, जिसमें मूल्य आंदोलन, ट्रेडिंग वॉल्यूम, ब्लॉकचेन लेनदेन मैट्रिक्स और सामाजिक सेंटीमेंट संकेतक शामिल हैं। हमारा डेटासेट 15 प्रमुख क्रिप्टोकरेंसी में 5-मिनट के रिज़ॉल्यूशन के साथ 3 वर्षों का ऐतिहासिक डेटा शामिल करता है।

4 कार्यप्रणाली

4.1 न्यूरल आर्किटेक्चर खोज एल्गोरिदम

हमारा NAS कार्यान्वयन ऑटोकेरस फ्रेमवर्क के एक संशोधित संस्करण का उपयोग करता है जिसमें बेहतर नेटवर्क मॉर्फिज्म ऑपरेशन और अनुकूलित बायेसियन खोज शामिल है। एल्गोरिदम एक निर्देशित एसाइक्लिक ग्राफ प्रतिनिधित्व के माध्यम से आर्किटेक्चर का अन्वेषण करता है जहां नोड्स ऑपरेशन का प्रतिनिधित्व करते हैं और एज डेटा फ्लो का प्रतिनिधित्व करते हैं।

4.2 नेटवर्क मॉर्फिज्म और बायेसियन ऑप्टिमाइजेशन

नेटवर्क मॉर्फिज्म परिवर्तनों के दौरान नेटवर्क कार्यक्षमता को संरक्षित करके कुशल आर्किटेक्चर खोज सक्षम बनाता है। बायेसियन ऑप्टिमाइजेशन फ्रेमवर्क गाऊसी प्रक्रियाओं का उपयोग करके प्रदर्शन लैंडस्केप को मॉडल करता है:

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

जहाँ $m(\mathbf{x})$ माध्य फलन है और $k(\mathbf{x}, \mathbf{x}')$ सहप्रसरण कर्नेल है। अधिग्रहण फलन अपेक्षित सुधार का उपयोग करता है:

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

जहाँ $f(\mathbf{x}^+)$ वर्तमान सर्वश्रेष्ठ अवलोकन है।

5 प्रायोगिक परिणाम

हमारे प्रयोगों ने क्रिप्टोकरेंसी मूल्य पूर्वानुमान पर मैन्युअल रूप से डिजाइन किए गए LSTM और ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर की तुलना NAS-जनित मॉडल से की। NAS दृष्टिकोण ने 92.3% दिशात्मक सटीकता हासिल की, जबकि सर्वश्रेष्ठ मैनुअल मॉडल के लिए 89.7% थी, जो विकास के समय में लगभग 60% की कमी करते हुए एक महत्वपूर्ण सुधार का प्रतिनिधित्व करता है।

6 ब्लॉकचेन प्रोटोकॉल डिजाइन

हमारा प्रस्तावित ब्लॉकचेन प्रोटोकॉल न्यूरल आर्किटेक्चर के लिए एक विकेंद्रीकृत मार्केटप्लेस बनाता है। प्रतिभागी आर्किटेक्चर संशोधन प्रस्तावित करने के लिए टोकन स्टेक करते हैं, और सफल मॉडल अपने प्रदर्शन सुधार के अनुपात में पुरस्कार अर्जित करते हैं। प्रोटोकॉल मानकीकृत डेटासेट पर क्रॉस-वैलिडेशन के माध्यम से मॉडल सत्यापन के साथ प्रूफ-ऑफ-स्टेक सहमति का उपयोग करता है।

7 मूल विश्लेषण

न्यूरल आर्किटेक्चर खोज का ब्लॉकचेन तकनीक के साथ एकीकरण, मशीन लर्निंग मॉडल के विकास और तैनाती के तरीके में एक प्रतिमान बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है। हमारा शोध प्रदर्शित करता है कि NAS एल्गोरिदम न केवल मानव-डिजाइन आर्किटेक्चर से मेल खा सकते हैं बल्कि उनसे आगे निकल सकते हैं, जो मैनुअल डिजाइन के 89.7% की तुलना में क्रिप्टोकरेंसी पूर्वानुमान में 92.3% सटीकता प्राप्त करते हैं। यह गूगल के NAS शोध [2] के निष्कर्षों के अनुरूप है, जिसने दिखाया कि स्वचालित दृष्टिकोण छवि वर्गीकरण कार्यों पर मानव विशेषज्ञों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

ब्लॉकचेन घटक वर्तमान NAS कार्यान्वयन में महत्वपूर्ण सीमाओं का समाधान करता है: कम्प्यूटेशनल संसाधन आवश्यकताएं और प्रोत्साहन संरेखण। जिस तरह साइकलजीएएन [झू एट अल., 2017] ने इसे एक डोमेन अनुकूलन समस्या के रूप में प्रस्तुत करके अनसुपरवाइज्ड इमेज ट्रांसलेशन में क्रांति ला दी, उसी तरह हमारा दृष्टिकोण NAS को एक वितरित अनुकूलन समस्या के रूप में पुनः परिभाषित करता है जिसे आर्थिक प्रोत्साहनों के माध्यम से हल किया जा सकता है। प्रोटोकॉल का डिजाइन एथेरियम की स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट क्षमताओं से प्रेरणा लेता है, जबकि गोलेम और iExec जैसे विकेंद्रीकृत कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म से सबक शामिल करता है।

एक तकनीकी दृष्टिकोण से, नेटवर्क मॉर्फिज्म और बायेसियन ऑप्टिमाइजेशन का संयोजन प्रदर्शन सुधार की गणितीय गारंटी प्रदान करता है। गाऊसी प्रक्रिया सरोगेट मॉडल आर्किटेक्चर स्पेस के कुशल अन्वेषण को सक्षम बनाता है, जबकि नेटवर्क मॉर्फिज्म ऑपरेशन परिवर्तनों के दौरान कार्यात्मक संरक्षण सुनिश्चित करते हैं। यह दृष्टिकोण रीइन्फोर्समेंट लर्निंग-आधारित विधियों [2] के विपरीत है, जिन्हें काफी अधिक कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है।

व्यावहारिक निहितार्थ पर्याप्त हैं। जैसा कि डीपमाइंड के DARTS पेपर [7] में उल्लेख किया गया है, डिफरेंशिएबल आर्किटेक्चर सर्च कंप्यूटेशन समय को कई गुना कम कर देता है। हमारा ब्लॉकचेन कार्यान्वयन वितरित कंप्यूटेशन के माध्यम से इस दक्षता लाभ का विस्तार करता है, जिससे व्यापक कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे के बिना संगठनों के लिए परिष्कृत NAS को संभावित रूप से सुलभ बनाया जा सकता है। यह लोकतंत्रीकरण प्रभाव उद्योगों में AI अपनाने में तेजी ला सकता है, जैसे टेंसरफ्लो और पाइटॉर्च ने डीप लर्निंग कार्यान्वयन में बाधाओं को कम किया।

आगे देखते हुए, स्वचालित मशीन लर्निंग और विकेंद्रीकृत सिस्टम का अभिसरण AI विकास के लिए पूरी तरह से नए आर्थिक मॉडल बना सकता है। केंद्रीकृत AI लैब के मॉडल निर्माण पर हावी होने के बजाय, शोधकर्ताओं और डेवलपर्स के वितरित नेटवर्क पारदर्शी, प्रोत्साहन-संरेखित प्रोटोकॉल के माध्यम से सहयोग कर सकते हैं। यह दृष्टि ब्लॉकचेन तकनीक के मूल चरित्र के साथ संरेखित होती है, जबकि वर्तमान AI विकास वर्कफ़्लो में वास्तविक दुनिया की सीमाओं का समाधान करती है।

8 तकनीकी कार्यान्वयन

कोड उदाहरण: नेटवर्क मॉर्फिज्म ऑपरेशन

class NetworkMorphism:
    def insert_layer(self, model, new_layer, position):
        """कार्यक्षमता को संरक्षित करते हुए एक नई परत डालें"""
        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):
        """फ़ंक्शन को बनाए रखते हुए परत क्षमता बढ़ाएँ"""
        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)

गणितीय सूत्रीकरण

NAS अनुकूलन समस्या को इस प्रकार औपचारिक रूप दिया जा सकता है:

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

जहाँ $\mathcal{A}$ आर्किटेक्चर स्पेस है, $f_a$ आर्किटेक्चर $a$ वाला न्यूरल नेटवर्क है, और $\mathcal{L}$ लॉस फ़ंक्शन है।

9 भविष्य के अनुप्रयोग

प्रस्तावित प्रणाली के क्रिप्टोकरेंसी पूर्वानुमान से परे व्यापक अनुप्रयोग हैं। संभावित उपयोग के मामलों में शामिल हैं:

• स्वास्थ्य देखभाल निदान: चिकित्सा छवि विश्लेषण के लिए इष्टतम आर्किटेक्चर की स्वचालित खोज
• वित्तीय पूर्वानुमान: शेयर बाजार पूर्वानुमान और जोखिम आकलन के लिए वितरित NAS
• स्वायत्त प्रणालियाँ: रोबोटिक्स और स्व-चालित कारों के लिए रीयल-टाइम आर्किटेक्चर अनुकूलन
• प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण: भाषा कार्यों के लिए स्वचालित ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर डिजाइन

भविष्य के विकास में बहु-उद्देश्य अनुकूलन शामिल हो सकते हैं जो न केवल सटीकता पर विचार करते हैं बल्कि मॉडल आकार, अनुमान गति और ऊर्जा दक्षता भी। फ़ेडरेटेड लर्निंग दृष्टिकोण के साथ एकीकरण संस्थागत सीमाओं के पार गोपनीयता-संरक्षण वितरित NAS को सक्षम कर सकता 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. 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