Blokzincir Üzerinde Dağıtık Sinirsel Mimarı Arama ile Kripto Para Tahmini

İçindekiler

• 1 Giriş
• 2 Arka Plan
  • 2.1 Blokzincir ve Ethereum
  • 2.2 Sinirsel Mimarı Arama
• 3 Kripto Para Tahmin Problemi
• 4 Metodoloji
  • 4.1 Ağ Morfizmi ve Bayesci Optimizasyon
  • 4.2 Blokzincir Teşvik Mekanizması
• 5 Deneysel Sonuçlar
• 6 Önerilen Blokzincir Protokolü
• 7 Teknik Uygulama
• 8 Gelecek Uygulamalar
• 9 Özgün Analiz
• 10 Referanslar

1 Giriş

Etkili derin sinir ağları oluşturmak, topoloji ve hiperparametrelerin tekrarlayan manuel optimizasyonunu içerir ve bu süreci önemli ölçüde engeller. Son yayınlar, bu işi otomatikleştiren çeşitli Sinirsel Mimarı Arama (NAS) algoritmaları önermektedir. Kripto para tahminlerine, ağ morfizmi ve Bayesci optimizasyon içeren özelleştirilmiş bir NAS algoritması uyguladık ve en iyi manuel olarak tasarlanmış modellerimizle karşılaştırılabilir sonuçlar elde ettik.

2 Arka Plan

2.1 Blokzincir ve Ethereum

Blokzincir teknolojisi, 2008'de Bitcoin ile tanıtılarak, merkezi olmayan, değiştirilemez bir defter sistemi sağlamıştır. Ethereum, akıllı sözleşmeler ile bu yeteneği genişleterek, önerdiğimiz dağıtık NAS ağının temelini oluşturan programlanabilir, kendi kendine yürüyen anlaşmaları mümkün kılar.

2.2 Sinirsel Mimarı Arama

NAS algoritmaları, pekiştirmeli öğrenme, evrimsel algoritmalar ve Bayesci optimizasyon dahil olmak üzere çeşitli yaklaşımlarla sinir ağı tasarımını otomatikleştirir. Yaklaşımımız, etkin mimari arama için ağ morfizmini Bayesci optimizasyon ile birleştirir.

3 Kripto Para Tahmin Problemi

Geçmiş blokzincir verileri, emir defterleri ve sosyal duyarlılık göstergelerini kullanarak kripto para fiyat tahminine odaklanıyoruz. Veri seti, 42 farklı özellik üzerinden 15 dakikalık aralıklarla 2 yıllık Bitcoin ve Ethereum verisini içermektedir.

4 Metodoloji

4.1 Ağ Morfizmi ve Bayesci Optimizasyon

Ağ morfizmi, katman ekleme, çekirdek boyutu değişiklikleri ve atlama bağlantısı ekleme gibi işlemlerle mimariyi değiştirirken ağ işlevselliğini korur. Bayesci optimizasyon ile birleştirildiğinde, bu, mimari uzayın verimli bir şekilde keşfedilmesini sağlar.

Bayesci optimizasyon için kazanç fonksiyonu şu şekilde ifade edilebilir:

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

Burada $\mu(\mathbf{x})$ posterior ortalamayı, $\sigma(\mathbf{x})$ posterior varyansı temsil eder ve $\kappa$ keşif-sömürü dengesini kontrol eder.

4.2 Blokzincir Teşvik Mekanizması

Madencilerin daha iyi sinirsel mimariler bulmak için yarıştığı bir faydalı iş kanıtı (proof-of-useful-work) mutabakatı öneriyoruz. Ödül fonksiyonu şu şekildedir:

$R = \alpha \cdot \text{doğruluk} + \beta \cdot \text{verimlilik} + \gamma \cdot \text{özgünlük}$

5 Deneysel Sonuçlar

NAS algoritmamız, manuel olarak tasarlanmış modellerin %93.8'ine kıyasla %94.2 tahmin doğruluğu elde etti. Dağıtık yaklaşım, karşılaştırılabilir performansı korurken eğitim süresini %35 oranında azalttı.

6 Önerilen Blokzincir Protokolü

Düğümlerin NAS görevlerine bilgi işlem kaynakları sağladığı merkeziyetsiz bir ağ tasarlıyoruz. Akıllı sözleşmeler, model performans iyileştirmelerine dayalı olarak görev dağıtımını, sonuç doğrulamasını ve token ödüllerini yönetir.

7 Teknik Uygulama

Kod Örneği: Ağ Morfizmi İşlemi

class NetworkMorphism:
    def insert_layer(self, model, layer_type, position):
        """İşlevselliği korurken yeni katman ekle"""
        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))
            
        # Belirtilen konuma ekle
        layers = new_model.layers
        new_layers = layers[:position] + [new_layer] + layers[position:]
        
        return self.rebuild_model(new_layers)
    
    def rebuild_model(self, layers):
        """Yeni mimari ile modeli yeniden oluştur"""
        # Model rekonstrüksiyonu için uygulama detayları
        pass

8 Gelecek Uygulamalar

Önerilen sistem, sağlık teşhisi, otonom araçlar ve finansal tahminleme dahil olmak üzere çeşitli alanlara genişletilebilir. Merkeziyetsiz yaklaşım, federatif öğrenme teknikleriyle veri gizliliğini korurken işbirlikçi model geliştirmeyi mümkün kılar.

9 Özgün Analiz

Bu araştırma, blokzincir teknolojisi ve otomatikleştirilmiş makine öğrenimi arasında önemli bir yakınsamayı temsil ederek her iki alandaki temel sınırlamaları ele almaktadır. Önerilen dağıtık NAS protokolü, sinirsel mimari aramanın hesaplama yoğunluğunu ele alırken, merkeziyetsiz koordinasyon için blokzincirin teşvik mekanizmalarından yararlanır. Bu yaklaşım, TensorFlow ve PyTorch gibi platformların derin öğrenme benimseme engellerini nasıl düşürdüğüne benzer şekilde, AI yeteneklerini demokratikleştirme yönündeki daha geniş eğilimlerle uyumludur.

Teknik temel, özellikle AutoKeras'ta gösterilen ağ morfizmi yaklaşımı olmak üzere, yerleşik NAS metodolojileri üzerine inşa edilmiştir, ancak blokzincir tabanlı koordinasyon yoluyla genişletir. Bu dağıtık paradigma, Google'ın EfficientNet üzerine yaptığı araştırmaya göre kapsamlı mimari arama için 1000'den fazla GPU günü gerektirebilen NAS algoritmalarının önemli hesaplama gereksinimlerini ele almaktadır. Bu iş yükünü uygun teşvik uyumuyla birden fazla düğüme dağıtarak, sistem keşif kalitesini korurken arama süresini potansiyel olarak azaltır.

OpenMined ve SingularityNET gibi mevcut blokzincir-makine öğrenimi entegrasyonlarıyla karşılaştırıldığında, bu öneri özellikle veri paylaşımı veya model dağıtımı yerine model oluşturma sürecine odaklanmaktadır. Bu uzmanlaşma, mimari arama sürecinin daha derin optimizasyonuna olanak tanır. Kripto para tahmin alanı, karmaşık, durağan olmayan doğası ve zengin blokzincir verisi mevcudiyeti nedeniyle uygun bir test durumu olarak hizmet etse de, metodoloji diğer zaman serisi tahmin problemlerine genellenebilir görünmektedir.

Bayesci optimizasyonun ağ morfizmi ile entegrasyonu, orijinal AutoKeras uygulamasında gösterildiği gibi, saf pekiştirmeli öğrenme yaklaşımlarına göre teorik avantajlar sağlar. Bayesci çerçeve, mimari performans manzarasını verimli bir şekilde modeller, aramayı umut verici bölgelere yönlendirirken tüm olasılıkların kapsamlı değerlendirmesinden kaçınır. Bu, düğümler arasındaki iletişim yükünün en aza indirilmesi gereken dağıtık ortamlarda özellikle önemlidir.

Gelecek gelişmeler, sadece doğruluğu değil aynı zamanda model boyutu, çıkarım hızı ve enerji verimliliğini de göz önünde bulunduran çok amaçlı optimizasyonu içerebilir - gerçek dünya dağıtımı için çok önemli hususlar. Bu yaklaşım, daha erişilebilir ve verimli makine öğrenimi iş hatları oluşturmak için umut vaat etmektedir, ancak sonuç doğrulama ve teşvik sisteminin manipüle edilmesinin önlenmesi konusundaki zorluklar daha fazla araştırma gerektirmektedir.

10 Referanslar

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