基於區塊鏈嘅分散式神經網絡結構搜索技術用於加密貨幣預測

1 簡介

創建高效嘅深度神經網絡需要重複手動優化拓撲結構同超參數，嚴重阻礙咗整個過程。近期嘅文獻提出咗各種神經網絡結構搜索（NAS）算法嚟自動化呢項工作。我哋應用咗一個自訂嘅NAS算法，結合網絡形態學同貝葉斯優化，用於加密貨幣預測，取得嘅結果同我哋最好嘅手動設計模型不相上下。

性能指標

NAS算法性能：94.2% 準確率 vs 手動設計：93.8% 準確率

訓練時間減少：相比手動優化減少35%

2 背景

2.1 區塊鏈同以太坊

區塊鏈技術，隨住2008年比特幣嘅出現而引入，提供咗一個去中心化、不可篡改嘅賬本系統。以太坊通過智能合約擴展咗呢個能力，實現可編程、自動執行嘅協議，呢啲協議構成咗我哋建議嘅分散式NAS網絡嘅基礎。

2.2 神經網絡結構搜索

NAS算法通過各種方法自動化神經網絡設計，包括強化學習、進化算法同貝葉斯優化。我哋嘅方法結合網絡形態學同貝葉斯優化，實現高效嘅結構搜索。

3 加密貨幣預測問題

我哋專注於使用歷史區塊鏈數據、訂單簿同社交情緒指標嚟預測加密貨幣價格。數據集包括2年嘅比特幣同以太坊數據，以15分鐘為間隔，涵蓋42個唔同特徵。

4 方法論

4.1 網絡形態學同貝葉斯優化

網絡形態學通過操作（例如添加層、改變核大小、插入跳躍連接）修改架構嘅同時，保持網絡功能。結合貝葉斯優化，可以高效探索架構空間。

貝葉斯優化嘅採集函數可以表示為：

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

其中 $\mu(\mathbf{x})$ 係後驗均值，$\sigma(\mathbf{x})$ 係後驗方差，$\kappa$ 控制探索同利用之間嘅權衡。

4.2 區塊鏈激勵機制

我哋提出一個有用工作量證明共識機制，礦工通過競爭尋找更好嘅神經網絡架構。獎勵函數係：

$R = \alpha \cdot \text{準確率} + \beta \cdot \text{效率} + \gamma \cdot \text{新穎性}$

5 實驗結果

我哋嘅NAS算法達到94.2%嘅預測準確率，而手動設計模型為93.8%。分散式方法喺保持相近性能嘅同時，將訓練時間減少咗35%。

性能比較圖表

圖表顯示NAS算法喺50次迭代後持續超越手動設計，並喺第120次迭代時達到峰值性能，驗證集上準確率為94.2%。

6 建議嘅區塊鏈協議

我哋設計咗一個去中心化網絡，節點貢獻計算資源用於NAS任務。智能合約根據模型性能改進，管理任務分發、結果驗證同代幣獎勵。

7 技術實現

代碼示例：網絡形態學操作

class NetworkMorphism:
    def insert_layer(self, model, layer_type, position):
        """插入新層同時保持功能"""
        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))
            
        # 喺指定位置插入
        layers = new_model.layers
        new_layers = layers[:position] + [new_layer] + layers[position:]
        
        return self.rebuild_model(new_layers)
    
    def rebuild_model(self, layers):
        """用新架構重建模型"""
        # 模型重建嘅實現細節
        pass

8 未來應用

建議嘅系統可以擴展到各個領域，包括醫療診斷、自動駕駛汽車同金融預測。去中心化方法通過聯邦學習技術，實現協作模型開發，同時保護數據私隱。

9 原創分析

呢項研究代表咗區塊鏈技術同自動化機器學習嘅重要融合，解決咗兩個領域嘅基本限制。建議嘅分散式NAS協議解決咗神經網絡結構搜索嘅計算密集性，同時利用區塊鏈嘅激勵機制進行去中心化協調。呢種方法符合 democratizing AI 能力嘅更廣泛趨勢，類似於 TensorFlow 同 PyTorch 等平台降低深度學習採用門檻嘅方式。

技術基礎建立於已確立嘅NAS方法論之上，特別係 AutoKeras 中展示嘅網絡形態學方法，但通過基於區塊鏈嘅協調對其進行擴展。呢種分散式範式解決咗NAS算法嘅巨大計算需求，根據 Google 對 EfficientNet 嘅研究，全面嘅架構搜索可能需要超過1000個GPU日。通過將呢個工作負載分佈到多個節點並進行適當嘅激勵對齊，系統有可能喺保持探索質量嘅同時減少搜索時間。

同現有嘅區塊鏈-機器學習集成（如 OpenMined 同 SingularityNET）相比，呢個提案專門針對模型創建過程，而非數據共享或模型部署。呢種專業化允許對架構搜索過程進行更深層次嘅優化。加密貨幣預測領域係一個合適嘅測試案例，因為其複雜、非平穩嘅性質同豐富區塊鏈數據嘅可用性，儘管該方法似乎可推廣到其他時間序列預測問題。

將貝葉斯優化同網絡形態學相結合，相比純強化學習方法具有理論優勢，正如原始 AutoKeras 實現中所展示嘅。貝葉斯框架有效地模擬架構性能景觀，引導搜索朝向有希望嘅區域，同時避免評估所有可能性。呢點喺分散式設置中尤其重要，因為必須最小化節點之間嘅通信開銷。

未來嘅發展可以納入多目標優化，不僅考慮準確率，仲考慮模型大小、推理速度同能源效率——呢啲對於實際部署至關重要。呢種方法顯示出創建更易於使用同更高效嘅機器學習流程嘅前景，儘管圍繞結果驗證同防止激勵系統被操縱嘅挑戰需要進一步研究。

10 參考文獻

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

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