Carian Seni Bina Neural Teragih pada Rantaian Blok untuk Ramalan Kriptowang

Kandungan

• 1 Pengenalan
• 2 Latar Belakang
  • 2.1 Rantaian Blok dan Ethereum
  • 2.2 Carian Seni Bina Neural
• 3 Masalah Ramalan Kriptowang
• 4 Metodologi
  • 4.1 Morfisme Rangkaian dan Pengoptimuman Bayesian
  • 4.2 Mekanisme Insentif Rantaian Blok
• 5 Keputusan Eksperimen
• 6 Protokol Rantaian Blok yang Dicadangkan
• 7 Pelaksanaan Teknikal
• 8 Aplikasi Masa Depan
• 9 Analisis Asal
• 10 Rujukan

1 Pengenalan

Penciptaan rangkaian neural dalam yang cekap melibatkan pengoptimuman manual berulang bagi topologi dan hiperparameter, yang menghalang proses dengan ketara. Penerbitan terkini mencadangkan pelbagai algoritma Carian Seni Bina Neural (NAS) yang mengautomasikan kerja ini. Kami menggunakan algoritma NAS tersuai dengan morfisme rangkaian dan pengoptimuman Bayesian untuk ramalan kriptowang, mencapai keputusan setanding dengan model reka bentuk manual terbaik kami.

2 Latar Belakang

2.1 Rantaian Blok dan Ethereum

Teknologi rantaian blok, diperkenalkan dengan Bitcoin pada 2008, menyediakan sistem lejar terdesentralisasi yang tidak boleh diubah. Ethereum melanjutkan keupayaan ini dengan kontrak pintar, membolehkan perjanjian boleh atur cara dan terlaksana sendiri yang membentuk asas bagi rangkaian NAS teragih yang kami cadangkan.

2.2 Carian Seni Bina Neural

Algoritma NAS mengautomasikan reka bentuk rangkaian neural melalui pelbagai pendekatan termasuk pembelajaran pengukuhan, algoritma evolusi, dan pengoptimuman Bayesian. Pendekatan kami menggabungkan morfisme rangkaian dengan pengoptimuman Bayesian untuk carian seni bina yang cekap.

3 Masalah Ramalan Kriptowang

Kami menumpu pada ramalan harga kriptowang menggunakan data rantaian blok sejarah, buku pesanan, dan penunjuk sentimen sosial. Set data termasuk data Bitcoin dan Ethereum selama 2 tahun dengan selang 15 minit merentasi 42 ciri berbeza.

4 Metodologi

4.1 Morfisme Rangkaian dan Pengoptimuman Bayesian

Morfisme rangkaian mengekalkan fungsi rangkaian sambil mengubah suai seni bina melalui operasi seperti penambahan lapisan, perubahan saiz kernel, dan penyisipan sambungan langkau. Digabungkan dengan pengoptimuman Bayesian, ini membolehkan penerokaan ruang seni bina yang cekap.

Fungsi perolehan untuk pengoptimuman Bayesian boleh dinyatakan sebagai:

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

di mana $\mu(\mathbf{x})$ ialah min posterior, $\sigma(\mathbf{x})$ ialah varians posterior, dan $\kappa$ mengawal pertukaran penerokaan-pengeksploitasian.

4.2 Mekanisme Insentif Rantaian Blok

Kami mencadangkan konsensus bukti-kerja-berguna di mana pelombong bersaing untuk mencari seni bina neural yang lebih baik. Fungsi ganjaran ialah:

$R = \alpha \cdot \text{ketepatan} + \beta \cdot \text{kecekapan} + \gamma \cdot \text{kelainan}$

5 Keputusan Eksperimen

Algoritma NAS kami mencapai 94.2% ketepatan ramalan berbanding 93.8% untuk model reka bentuk manual. Pendekatan teragih mengurangkan masa latihan sebanyak 35% sambil mengekalkan prestasi setanding.

6 Protokol Rantaian Blok yang Dicadangkan

Kami mereka bentuk rangkaian terdesentralisasi di mana nod menyumbang sumber pengiraan kepada tugas NAS. Kontrak pintar mengurus pengagihan tugas, pengesahan keputusan, dan ganjaran token berdasarkan peningkatan prestasi model.

7 Pelaksanaan Teknikal

Contoh Kod: Operasi Morfisme Rangkaian

class NetworkMorphism:
    def insert_layer(self, model, layer_type, position):
        """Sisip lapisan baharu sambil mengekalkan fungsi"""
        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))
            
        # Sisip pada kedudukan ditentukan
        layers = new_model.layers
        new_layers = layers[:position] + [new_layer] + layers[position:]
        
        return self.rebuild_model(new_layers)
    
    def rebuild_model(self, layers):
        """Bina semula model dengan seni bina baharu"""
        # Butiran pelaksanaan untuk pembinaan semula model
        pass

8 Aplikasi Masa Depan

Sistem yang dicadangkan boleh diperluas ke pelbagai domain termasuk diagnostik penjagaan kesihatan, kenderaan autonomi, dan ramalan kewangan. Pendekatan terdesentralisasi membolehkan pembangunan model kolaboratif sambil mengekalkan privasi data melalui teknik pembelajaran teragih.

9 Analisis Asal

Penyelidikan ini mewakili penumpuan signifikan teknologi rantaian blok dan pembelajaran mesin automatik, menangani batasan asas dalam kedua-dua bidang. Protokol NAS teragih yang dicadangkan menangani keamatan pengiraan carian seni bina neural sambil memanfaatkan mekanisme insentif rantaian blok untuk penyelarasan terdesentralisasi. Pendekatan ini selari dengan trend lebih luas dalam pendemokrasian keupayaan AI, serupa dengan cara platform seperti TensorFlow dan PyTorch menurunkan halangan kepada penerimaan pembelajaran mendalam.

Asas teknikal dibina atas metodologi NAS yang mantap, khususnya pendekatan morfisme rangkaian yang ditunjukkan dalam AutoKeras, tetapi melanjutkannya melalui penyelarasan berasaskan rantaian blok. Paradigma teragih ini menangani keperluan pengiraan besar algoritma NAS, yang menurut penyelidikan Google mengenai EfficientNet boleh memerlukan lebih 1000 hari GPU untuk carian seni bina komprehensif. Dengan mengagihkan beban kerja ini merentasi berbilang nod dengan penjajaran insentif yang betul, sistem berpotensi mengurangkan masa carian sambil mengekalkan kualiti penerokaan.

Berbanding integrasi pembelajaran mesin-rantaian blok sedia ada seperti OpenMined dan SingularityNET, cadangan ini memberi tumpuan khusus pada proses penciptaan model dan bukannya perkongsian data atau pelaksanaan model. Pengkhususan ini membolehkan pengoptimuman lebih mendalam proses carian seni bina. Domain ramalan kriptowang berfungsi sebagai kes ujian sesuai disebabkan sifat kompleks, tidak pegun dan ketersediaan data rantaian blok yang kaya, walaupun metodologi kelihatan boleh digeneralisasikan kepada masalah ramalan siri masa lain.

Integrasi pengoptimuman Bayesian dengan morfisme rangkaian memberikan kelebihan teori berbanding pendekatan pembelajaran pengukuhan tulen, seperti yang ditunjukkan dalam pelaksanaan AutoKeras asal. Rangka kerja Bayesian memodelkan landskap prestasi seni bina dengan cekap, membimbing carian ke arah wilayah menjanjikan sambil mengelakkan penilaian menyeluruh semua kemungkinan. Ini amat penting dalam tetapan teragih di mana overhead komunikasi antara nod mesti diminimumkan.

Perkembangan masa depan boleh menggabungkan pengoptimuman pelbagai-objek dengan mempertimbangkan bukan sahaja ketepatan tetapi juga saiz model, kelajuan inferens, dan kecekapan tenaga - pertimbangan penting untuk pelaksanaan dunia sebenar. Pendekatan ini menunjukkan janji untuk mencipta saluran paip pembelajaran mesin yang lebih mudah diakses dan cekap, walaupun cabaran sekitar pengesahan keputusan dan mencegah permainan sistem insentif memerlukan penyelidikan lanjut.

10 Rujukan

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