Blok Zinciri Analizi için Dağıtık Sinir Mimarisi Arama

İçindekiler

1 Giriş

Derin öğrenmenin hızlı ilerlemesi, sinir ağlarının otonom araçlardan tıbbi teşhise kadar hemen hemen her endüstriyi etkilemesini sağladı. Ancak, verimli sinir mimarileri oluşturmak, hiperparametrelerin ve ağ topolojilerinin kapsamlı manuel optimizasyonunu gerektiren zorlu ve zaman alıcı bir süreç olmaya devam ediyor. Bu insan kaynaklı darboğaz, makine öğrenimi çözümlerinin ölçeklenebilirliğini ve erişilebilirliğini önemli ölçüde sınırlandırıyor.

Sinir Mimarisi Arama (NAS) alanındaki son gelişmeler bu optimizasyon sürecini otomatikleştirmeyi hedefliyor. Araştırmamız, ağ morfizmi ve Bayesci optimizasyon ile özelleştirilmiş bir NAS algoritmasını kripto para fiyat tahminine uygulayarak, en iyi manuel olarak tasarlanmış modellerimizle karşılaştırılabilir sonuçlar elde etti. Bu makale, dağıtık bilgi işlem düğümlerini işbirliği içinde NAS algoritmalarını çalıştırmaya teşvik eden, otonom, kendini geliştiren bir makine öğrenimi modeli kaynağı oluşturan blok zinciri tabanlı bir protokol önermektedir.

1.1 İlgili Çalışmalar

Son zamanlarda NAS için birkaç dikkat çekici yaklaşım ortaya çıktı. Google'ın Pekiştirmeli Öğrenme tabanlı yöntemi [2] ve DeepMind'ın Türevlenebilir Mimari Arama (DARTS) [7] yöntemi önemli ilerlemeleri temsil ediyor. Ağ morfizmi ile Bayesci optimizasyon uygulayan AutoKeras çerçevesi [9], yaklaşımımızın temelini oluşturuyor. Blok zincirinde, OpenMined [14] gibi projeler özel veriler üzerinde dağıtık eğitime olanak tanırken, SingularityNet [16] model paylaşımını kolaylaştırıyor, ancak hiçbiri otomatik model oluşturmanın temel zorluğunu ele almıyor.

2 Arka Plan

Derin öğrenme yapay zekada devrim yarattı, ancak mimari tasarımın manuel süreci önemli bir darboğaz olmaya devam ediyor. Sinir Mimarisi Arama, makine öğrenimi iş akışlarını otomatikleştirmede bir sonraki sınırı temsil ediyor.

2.1 Blok Zinciri ve Ethereum

Bitcoin [13] ile tanıtılan blok zinciri teknolojisi, dağıtık fikir birliği için merkezi olmayan, güven gerektirmeyen bir çerçeve sağlar. Ethereum, programlanabilir, kendi kendine yürüyen anlaşmalara olanak tanıyan akıllı sözleşmelerle bu yeteneği genişletir. Protokolümüz, dağıtık NAS hesaplaması için bir teşvik mekanizması oluşturmak üzere bu özelliklerden yararlanıyor.

3 Kripto Para Tahmin Problemi

Karmaşıklığı ve pratik alaka düzeyi nedeniyle kripto para fiyat tahminine odaklanıyoruz. Problem, fiyat hareketleri, işlem hacimleri, blok zinciri işlem metrikleri ve sosyal duyarlılık göstergelerini içeren çok değişkenli zaman serisi verilerinin analizini içeriyor. Veri setimiz, 15 büyük kripto paraya ait 5 dakikalık çözünürlükte 3 yıllık geçmiş veriden oluşuyor.

4 Metodoloji

4.1 Sinir Mimarisi Arama Algoritması

NAS uygulamamız, geliştirilmiş ağ morfizmi operasyonları ve optimize edilmiş Bayesci arama ile AutoKeras çerçevesinin değiştirilmiş bir versiyonunu kullanıyor. Algoritma, düğümlerin operasyonları ve kenarların veri akışını temsil ettiği yönlendirilmiş döngüsüz bir grafik temsili aracılığıyla mimarileri keşfediyor.

4.2 Ağ Morfizmi ve Bayesci Optimizasyon

Ağ morfizmi, dönüşümler sırasında ağ işlevselliğini koruyarak verimli mimari aramaya olanak tanır. Bayesci optimizasyon çerçevesi, performans manzarasını Gauss süreçleri kullanarak modeller:

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

burada $m(\mathbf{x})$ ortalama fonksiyonu ve $k(\mathbf{x}, \mathbf{x}')$ kovaryans çekirdeğidir. Edinim fonksiyonu beklenen iyileştirmeyi kullanır:

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

burada $f(\mathbf{x}^+)$ mevcut en iyi gözlemdir.

5 Deneysel Sonuçlar

Deneylerimiz, manuel olarak tasarlanmış LSTM ve Transformer mimarilerini, kripto para fiyat tahmininde NAS ile üretilen modellerle karşılaştırdı. NAS yaklaşımı, en iyi manuel modelin %89.7'sine kıyasla %92.3 yönsel doğruluk elde ederken, geliştirme süresini yaklaşık %60 oranında azalttı.

6 Blok Zinciri Protokol Tasarımı

Önerdiğimiz blok zinciri protokolü, sinir mimarileri için merkezi olmayan bir pazar yeri oluşturuyor. Katılımcılar mimari değişiklikler önermek için token stake eder ve başarılı modeller performans iyileştirmeleriyle orantılı olarak ödüller kazanır. Protokol, standartlaştırılmış veri setleri üzerinde çapraz doğrulama yoluyla model doğrulaması ile hisse kanıtı fikir birliğini kullanır.

7 Özgün Analiz

Sinir Mimarisi Arama'nın blok zinciri teknolojisiyle entegrasyonu, makine öğrenimi modellerinin nasıl geliştirildiği ve konuşlandırıldığı konusunda bir paradigma değişimi temsil ediyor. Araştırmamız, NAS algoritmalarının insan tasarımı mimarileri yalnızca eşleştirmekle kalmayıp, manuel tasarımlar için %89.7'ye kıyasla kripto para tahmininde %92.3 doğruluk elde ederek aşabildiğini gösteriyor. Bu, Google'ın NAS araştırmasından [2] elde edilen ve otomatik yaklaşımların görüntü sınıflandırma görevlerinde insan uzmanlarından daha iyi performans gösterdiğini gösteren bulgularla uyumludur.

Blok zinciri bileşeni, mevcut NAS uygulamalarındaki kritik sınırlamaları ele alıyor: hesaplama kaynağı gereksinimleri ve teşvik uyumu. CycleGAN'ın [Zhu ve diğerleri, 2017] denetimsiz görüntü çevirisine bir alan uyarlama problemi olarak çerçeveleyerek devrim yaratmasına benzer şekilde, yaklaşımımız NAS'ı ekonomik teşvikler yoluyla çözülebilen dağıtık bir optimizasyon problemi olarak yeniden çerçeveliyor. Protokolün tasarımı, Ethereum'un akıllı sözleşme yeteneklerinden ilham alırken, Golem ve iExec gibi merkezi olmayan bilgi işlem platformlarından alınan dersleri de içeriyor.

Teknik bir perspektiften, ağ morfizminin Bayesci optimizasyonla birleşimi performans iyileştirmesi için matematiksel garantiler sağlar. Gauss süreci vekil modeli, mimari uzayın verimli keşfine olanak tanırken, ağ morfizmi operasyonları dönüşümler sırasında işlevsel korumayı sağlar. Bu yaklaşım, önemli ölçüde daha fazla hesaplama kaynağı gerektiren pekiştirmeli öğrenme tabanlı yöntemlerle [2] tezat oluşturuyor.

Pratik etkileri önemlidir. DeepMind'ın DARTS makalesinde [7] belirtildiği gibi, türevlenebilir mimari arama hesaplama süresini katlanarak azaltır. Blok zinciri uygulamamız, bu verimlilik kazanımını dağıtık hesaplama yoluyla genişleterek, sofistike NAS'ı kapsamlı bilgi işlem altyapısı olmayan kuruluşlar için erişilebilir hale getirebilir. Bu demokratikleştirme etkisi, TensorFlow ve PyTorch'un derin öğrenme uygulamasındaki engelleri nasıl düşürdüğüne benzer şekilde, AI'nın endüstriler arasında benimsenmesini hızlandırabilir.

İleriye bakıldığında, otomatik makine öğrenimi ve merkezi olmayan sistemlerin yakınsaması, AI geliştirme için tamamen yeni ekonomik modeller yaratabilir. Merkezi AI laboratuvarlarının model oluşturmaya hakim olması yerine, araştırmacıların ve geliştiricilerin dağıtık ağları şeffaf, teşvik uyumlu protokoller aracılığıyla işbirliği yapabilir. Bu vizyon, blok zinciri teknolojisinin orijinal etosuyla uyumluyken, mevcut AI geliştirme iş akışlarındaki gerçek dünya sınırlamalarını ele alıyor.

8 Teknik Uygulama

Kod Örneği: Ağ Morfizmi Operasyonu

class NetworkMorphism:
    def insert_layer(self, model, new_layer, position):
        """İşlevselliği korurken yeni bir katman ekle"""
        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):
        """İşlevi korurken katman kapasitesini artır"""
        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)

Matematiksel Formülasyon

NAS optimizasyon problemi şu şekilde formalize edilebilir:

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

burada $\mathcal{A}$ mimari uzayı, $f_a$ mimari $a$'ya sahip sinir ağı ve $\mathcal{L}$ kayıp fonksiyonudur.

9 Gelecek Uygulamalar

Önerilen sistemin kripto para tahmininin ötesinde geniş uygulamaları vardır. Potansiyel kullanım alanları şunları içerir:

• Sağlık Hizmetleri Teşhisi: Tıbbi görüntü analizi için optimal mimarilerin otomatik keşfi
• Finansal Tahmin: Borsa tahmini ve risk değerlendirmesi için dağıtık NAS
• Otonom Sistemler: Robotik ve kendi kendine giden arabalar için gerçek zamanlı mimari optimizasyonu
• Doğal Dil İşleme: Dil görevleri için otomatik transformer mimari tasarımı

Gelecekteki gelişmeler, yalnızca doğruluk değil aynı zamanda model boyutu, çıkarım hızı ve enerji verimliliğini de dikkate alan çok amaçlı optimizasyonu içerebilir. Federated öğrenme yaklaşımlarıyla entegrasyon, kurumsal sınırlar boyunca gizliliği koruyan dağıtık NAS'ı etkinleştirebilir.

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. 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