Pencarian Seni Bina Neural Teragih untuk Analisis Blockchain

Kandungan

1 Pengenalan

Kemajuan pesat pembelajaran mendalam telah membolehkan rangkaian neural memberi kesan kepada hampir setiap industri, dari kenderaan autonomi hingga diagnosis perubatan. Walau bagaimanapun, mencipta seni bina neural yang cekap kekal sebagai proses yang mencabar dan memakan masa yang memerlukan pengoptimuman manual hiperparameter dan topologi rangkaian yang meluas. Kesempitan manusia ini dengan ketara menghadkan kebolehskalaan dan kebolehcapaian penyelesaian pembelajaran mesin.

Perkembangan terkini dalam Pencarian Seni Bina Neural (NAS) bertujuan untuk mengautomasikan proses pengoptimuman ini. Penyelidikan kami menggunakan algoritma NAS tersuai dengan morfisme rangkaian dan pengoptimuman Bayesian untuk ramalan harga kriptowang, mencapai keputusan setanding dengan model reka bentuk manual terbaik kami. Kertas kerja ini mencadangkan protokol berasaskan blockchain yang memberi insentif kepada nod pengkomputeran teragih untuk menjalankan algoritma NAS secara kolaboratif, mencipta sumber model pembelajaran mesin yang autonomi dan peningkatan kendiri.

1.1 Kerja Berkaitan

Beberapa pendekatan NAS yang ketara telah muncul baru-baru ini. Kaedah berasaskan Pembelajaran Pengukuhan Google [2] dan Pencarian Seni Bina Boleh Bezakan (DARTS) DeepMind [7] mewakili kemajuan yang signifikan. Kerangka AutoKeras [9], yang melaksanakan pengoptimuman Bayesian dengan morfisme rangkaian, menyediakan asas untuk pendekatan kami. Dalam blockchain, projek seperti OpenMined [14] membolehkan latihan teragih pada data peribadi, manakala SingularityNet [16] memudahkan perkongsian model, tetapi kedua-duanya tidak menangani cabaran asas penciptaan model automatik.

2 Latar Belakang

Pembelajaran mendalam telah merevolusikan kecerdasan buatan, tetapi proses manual reka bentuk seni bina kekal sebagai kesempitan utama. Pencarian Seni Bina Neural mewakili sempadan seterusnya dalam mengautomasikan aliran kerja pembelajaran mesin.

2.1 Blockchain dan Ethereum

Teknologi blockchain, diperkenalkan dengan Bitcoin [13], menyediakan rangka kerja terpencar dan tanpa kepercayaan untuk konsensus teragih. Ethereum melanjutkan keupayaan ini dengan kontrak pintar, membolehkan perjanjian boleh atur cara dan pelaksanaan kendiri. Protokol kami memanfaatkan sifat-sifat ini untuk mewujudkan mekanisme insentif untuk pengiraan NAS teragih.

3 Masalah Ramalan Kriptowang

Kami memberi tumpuan kepada ramalan harga kriptowang kerana kerumitan dan relevan praktikalnya. Masalah ini melibatkan menganalisis data siri masa multivariat termasuk pergerakan harga, volum dagangan, metrik transaksi blockchain, dan penunjuk sentimen sosial. Set data kami merangkumi data sejarah 3 tahun merentasi 15 kriptowang utama dengan resolusi 5 minit.

4 Metodologi

4.1 Algoritma Pencarian Seni Bina Neural

Pelaksanaan NAS kami menggunakan versi terubah suai kerangka AutoKeras dengan operasi morfisme rangkaian yang dipertingkatkan dan carian Bayesian yang dioptimumkan. Algoritma meneroka seni bina melalui perwakilan graf asiklik terarah di mana nod mewakili operasi dan tepi mewakili aliran data.

4.2 Morfisme Rangkaian dan Pengoptimuman Bayesian

Morfisme rangkaian membolehkan pencarian seni bina yang cekap dengan mengekalkan fungsi rangkaian semasa transformasi. Kerangka pengoptimuman Bayesian memodelkan landskap prestasi menggunakan proses Gaussian:

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

di mana $m(\mathbf{x})$ ialah fungsi min dan $k(\mathbf{x}, \mathbf{x}')$ ialah kovar kernel. Fungsi pemerolehan menggunakan peningkatan yang dijangka:

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

di mana $f(\mathbf{x}^+)$ ialah pemerhatian terbaik semasa.

5 Keputusan Eksperimen

Eksperimen kami membandingkan seni bina LSTM dan Transformer yang direka secara manual dengan model yang dijana NAS pada ramalan harga kriptowang. Pendekatan NAS mencapai ketepatan arah 92.3% berbanding 89.7% untuk model manual terbaik, mewakili peningkatan yang signifikan sambil mengurangkan masa pembangunan kira-kira 60%.

6 Reka Bentuk Protokol Blockchain

Protokol blockchain yang dicadangkan kami mewujudkan pasaran terpencar untuk seni bina neural. Peserta mempertaruhkan token untuk mencadangkan pengubahsuaian seni bina, dan model yang berjaya memperoleh ganjaran berkadar dengan peningkatan prestasi mereka. Protokol menggunakan konsensus bukti-stak dengan pengesahan model melalui silang-pengesahan pada set data piawai.

7 Analisis Asal

Integrasi Pencarian Seni Bina Neural dengan teknologi blockchain mewakili anjakan paradigma dalam cara model pembelajaran mesin dibangunkan dan digunakan. Penyelidikan kami menunjukkan bahawa algoritma NAS bukan sahaja boleh menandingi malah mengatasi seni bina reka bentuk manusia, mencapai ketepatan 92.3% dalam ramalan kriptowang berbanding 89.7% untuk reka bentuk manual. Ini selaras dengan penemuan dari penyelidikan NAS Google [2], yang menunjukkan pendekatan automatik mengatasi pakar manusia dalam tugas klasifikasi imej.

Komponen blockchain menangani batasan kritikal dalam pelaksanaan NAS semasa: keperluan sumber pengiraan dan penyelarasan insentif. Serupa dengan bagaimana CycleGAN [Zhu et al., 2017] merevolusikan terjemahan imej tanpa penyeliaan dengan membingkaikannya sebagai masalah penyesuaian domain, pendekatan kami membingkaikan semula NAS sebagai masalah pengoptimuman teragih yang boleh diselesaikan melalui insentif ekonomi. Reka bentuk protokol ini mengambil inspirasi dari keupayaan kontrak pintar Ethereum sambil menggabungkan pengajaran dari platform pengkomputeran terpencar seperti Golem dan iExec.

Dari perspektif teknikal, gabungan morfisme rangkaian dengan pengoptimuman Bayesian menyediakan jaminan matematik peningkatan prestasi. Model gantian proses Gaussian membolehkan penerokaan ruang seni bina yang cekap, sementara operasi morfisme rangkaian memastikan pemeliharaan fungsi semasa transformasi. Pendekatan ini berbeza dengan kaedah berasaskan pembelajaran pengukuhan [2] yang memerlukan sumber pengiraan yang jauh lebih banyak.

Implikasi praktikal adalah besar. Seperti yang dinyatakan dalam kertas DARTS DeepMind [7], pencarian seni bina boleh bezakan mengurangkan masa pengiraan dengan magnitud tertib. Pelaksanaan blockchain kami melanjutkan keuntungan kecekapan ini melalui pengiraan teragih, berpotensi menjadikan NAS canggih boleh diakses oleh organisasi tanpa infrastruktur pengkomputeran yang luas. Kesan pendemokrasian ini boleh mempercepatkan penerimaan AI merentasi industri, serupa dengan bagaimana TensorFlow dan PyTorch menurunkan halangan kepada pelaksanaan pembelajaran mendalam.

Ke hadapan, penumpuan pembelajaran mesin automatik dan sistem terpencar boleh mencipta model ekonomi baru sepenuhnya untuk pembangunan AI. Daripada makmal AI berpusat yang mendominasi penciptaan model, rangkaian teragih penyelidik dan pembangun boleh bekerjasama melalui protokol yang telus dan selaras insentif. Wawasan ini selaras dengan etos asal teknologi blockchain sambil menangani batasan dunia sebenar dalam aliran kerja pembangunan AI semasa.

8 Pelaksanaan Teknikal

Contoh Kod: Operasi Morfisme Rangkaian

class NetworkMorphism:
    def insert_layer(self, model, new_layer, position):
        """Sisip lapisan baharu sambil mengekalkan fungsi"""
        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):
        """Tingkatkan kapasiti lapisan sambil mengekalkan fungsi"""
        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)

Formulasi Matematik

Masalah pengoptimuman NAS boleh diformalkan sebagai:

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

di mana $\mathcal{A}$ ialah ruang seni bina, $f_a$ ialah rangkaian neural dengan seni bina $a$, dan $\mathcal{L}$ ialah fungsi kerugian.

9 Aplikasi Masa Depan

Sistem yang dicadangkan mempunyai aplikasi luas di luar ramalan kriptowang. Kes penggunaan berpotensi termasuk:

• Diagnostik Penjagaan Kesihatan: Penemuan automatik seni bina optimum untuk analisis imej perubatan
• Peramalan Kewangan: NAS teragih untuk ramalan pasaran saham dan penilaian risiko
• Sistem Autonomi: Pengoptimuman seni bina masa nyata untuk robotik dan kereta pandu sendiri
• Pemprosesan Bahasa Semula Jadi: Reka bentuk seni bina transformer automatik untuk tugas bahasa

Perkembangan masa depan boleh menggabungkan pengoptimuman multi-objektif yang mempertimbangkan bukan sahaja ketepatan tetapi juga saiz model, kelajuan inferens, dan kecekapan tenaga. Integrasi dengan pendekatan pembelajaran teragih boleh membolehkan NAS teragih yang memelihara privasi merentasi sempadan institusi.

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. 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). Kerangka pembelajaran mesin pemeliharaan privasi
7. SingularityNET (2020). Pasaran AI terpencar
8. Stanford Blockchain Research (2019). Pendekatan ramalan harga kriptowang