Índice
- 1 Introdução
- 2 Contexto
- 3 Problema de Previsão de Criptomoedas
- 4 Metodologia
- 5 Resultados Experimentais
- 6 Protocolo Blockchain Proposto
- 7 Implementação Técnica
- 8 Aplicações Futuras
- 9 Análise Original
- 10 Referências
1 Introdução
A criação de redes neurais profundas eficientes envolve otimização manual repetitiva de topologia e hiperparâmetros, inibindo significativamente o processo. Publicações recentes propõem vários algoritmos de Pesquisa de Arquitetura Neural (NAS) que automatizam este trabalho. Aplicamos um algoritmo NAS personalizado com morfismo de rede e otimização bayesiana a previsões de criptomoedas, alcançando resultados comparáveis aos nossos melhores modelos desenhados manualmente.
Métricas de Desempenho
Desempenho do Algoritmo NAS: 94,2% de precisão vs Desenho Manual: 93,8% de precisão
Redução do Tempo de Treino: 35% comparado à otimização manual
2 Contexto
2.1 Blockchain e Ethereum
A tecnologia Blockchain, introduzida com o Bitcoin em 2008, fornece um sistema de ledger descentralizado e imutável. O Ethereum estende esta capacidade com contratos inteligentes, permitindo acordos programáveis e autoexecutáveis que formam a base para a nossa rede NAS distribuída proposta.
2.2 Pesquisa de Arquitetura Neural
Os algoritmos NAS automatizam o desenho de redes neurais através de várias abordagens, incluindo aprendizagem por reforço, algoritmos evolutivos e otimização bayesiana. A nossa abordagem combina morfismo de rede com otimização bayesiana para uma pesquisa de arquitetura eficiente.
3 Problema de Previsão de Criptomoedas
Focamo-nos na previsão de preços de criptomoedas usando dados históricos de blockchain, livros de ordens e indicadores de sentimento social. O conjunto de dados inclui 2 anos de dados de Bitcoin e Ethereum com intervalos de 15 minutos em 42 características diferentes.
4 Metodologia
4.1 Morfismo de Rede e Otimização Bayesiana
O morfismo de rede preserva a funcionalidade da rede enquanto modifica a arquitetura através de operações como adição de camadas, alterações no tamanho do kernel e inserção de conexões de salto. Combinado com a otimização bayesiana, isto permite uma exploração eficiente do espaço de arquitetura.
A função de aquisição para a otimização bayesiana pode ser expressa como:
$a(\mathbf{x}) = \mu(\mathbf{x}) + \kappa\sigma(\mathbf{x})$
onde $\mu(\mathbf{x})$ é a média posterior, $\sigma(\mathbf{x})$ é a variância posterior, e $\kappa$ controla o compromisso entre exploração e exploração.
4.2 Mecanismo de Incentivo em Blockchain
Propomos um consenso de prova-de-trabalho-útil onde os mineiros competem para encontrar melhores arquiteturas neurais. A função de recompensa é:
$R = \alpha \cdot \text{precisão} + \beta \cdot \text{eficiência} + \gamma \cdot \text{novidade}$
5 Resultados Experimentais
O nosso algoritmo NAS alcançou 94,2% de precisão de previsão comparado com 93,8% para modelos desenhados manualmente. A abordagem distribuída reduziu o tempo de treino em 35% enquanto mantinha um desempenho comparável.
Gráfico de Comparação de Desempenho
O gráfico mostra o algoritmo NAS consistentemente a superar o desenho manual após 50 iterações, atingindo o pico de desempenho na iteração 120 com 94,2% de precisão no conjunto de validação.
6 Protocolo Blockchain Proposto
Projetamos uma rede descentralizada onde os nós contribuem com recursos computacionais para tarefas NAS. Contratos inteligentes gerem a distribuição de tarefas, verificação de resultados e recompensas de tokens baseadas em melhorias de desempenho do modelo.
7 Implementação Técnica
Exemplo de Código: Operação de Morfismo de Rede
class NetworkMorphism:
def insert_layer(self, model, layer_type, position):
"""Inserir nova camada preservando a funcionalidade"""
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))
# Inserir na posição especificada
layers = new_model.layers
new_layers = layers[:position] + [new_layer] + layers[position:]
return self.rebuild_model(new_layers)
def rebuild_model(self, layers):
"""Reconstruir modelo com nova arquitetura"""
# Detalhes de implementação para reconstrução do modelo
pass8 Aplicações Futuras
O sistema proposto pode ser estendido a vários domínios, incluindo diagnósticos de saúde, veículos autónomos e previsão financeira. A abordagem descentralizada permite o desenvolvimento colaborativo de modelos enquanto preserva a privacidade dos dados através de técnicas de aprendizagem federada.
9 Análise Original
Esta investigação representa uma convergência significativa da tecnologia blockchain e do machine learning automatizado, abordando limitações fundamentais em ambos os campos. O protocolo NAS distribuído proposto aborda a intensidade computacional da pesquisa de arquitetura neural enquanto aproveita os mecanismos de incentivo da blockchain para coordenação descentralizada. Esta abordagem alinha-se com tendências mais amplas de democratização das capacidades de IA, semelhante à forma como plataformas como TensorFlow e PyTorch reduziram as barreiras à adoção de aprendizagem profunda.
A base técnica constrói-se sobre metodologias NAS estabelecidas, particularmente a abordagem de morfismo de rede demonstrada no AutoKeras, mas estende-a através de coordenação baseada em blockchain. Este paradigma distribuído aborda os requisitos computacionais substanciais dos algoritmos NAS, que de acordo com a investigação da Google sobre o EfficientNet podem exigir mais de 1000 dias de GPU para uma pesquisa de arquitetura abrangente. Ao distribuir esta carga de trabalho por múltiplos nós com um alinhamento adequado de incentivos, o sistema reduz potencialmente o tempo de pesquisa enquanto mantém a qualidade da exploração.
Comparado com integrações existentes de blockchain-machine learning como OpenMined e SingularityNET, esta proposta foca-se especificamente no processo de criação de modelos em vez de partilha de dados ou implementação de modelos. Esta especialização permite uma otimização mais profunda do processo de pesquisa de arquitetura. O domínio de previsão de criptomoedas serve como um caso de teste apropriado devido à sua natureza complexa e não estacionária e à disponibilidade de dados ricos de blockchain, embora a metodologia pareça generalizável a outros problemas de previsão de séries temporais.
A integração da otimização bayesiana com morfismo de rede fornece vantagens teóricas sobre abordagens puras de aprendizagem por reforço, como demonstrado na implementação original do AutoKeras. O framework bayesiano modela eficientemente a paisagem de desempenho da arquitetura, guiando a pesquisa para regiões promissoras enquanto evita a avaliação exaustiva de todas as possibilidades. Isto é particularmente importante em ambientes distribuídos onde a sobrecarga de comunicação entre nós deve ser minimizada.
Desenvolvimentos futuros poderiam incorporar otimização multiobjetivo considerando não apenas a precisão, mas também o tamanho do modelo, velocidade de inferência e eficiência energética - considerações cruciais para implementação no mundo real. A abordagem mostra promessa para criar pipelines de machine learning mais acessíveis e eficientes, embora desafios em torno da verificação de resultados e prevenção de manipulação do sistema de incentivos exijam mais investigação.
10 Referências
- Zoph, B., & Le, Q. V. (2017). Neural Architecture Search with Reinforcement Learning. arXiv:1611.01578
- Liu, H., Simonyan, K., & Yang, Y. (2019). DARTS: Differentiable Architecture Search. arXiv:1806.09055
- Jin, H., Song, Q., & Hu, X. (2019). Auto-Keras: An Efficient Neural Architecture Search System. KDD 2019
- Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System
- OpenMined (2020). Privacy-preserving distributed machine learning
- SingularityNET (2019). Decentralized AI services marketplace
- Zhu et al. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. ICCV 2017
- Brown et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. NeurIPS 2020