基於區塊鏈的分散式神經架構搜尋技術在加密貨幣預測中的應用

1 緒論

建立高效的深度神經網路需要對拓撲結構和超參數進行重複的手動優化，這嚴重阻礙了流程效率。近期研究提出了各種神經架構搜尋（NAS）演算法來自動化這項工作。我們將客製化的NAS演算法結合網路形態學與貝葉斯優化應用於加密貨幣預測，達到了與我們最佳手動設計模型相當的成果。

效能指標

NAS演算法效能：94.2% 準確率 vs 手動設計：93.8% 準確率

訓練時間減少：相較於手動優化減少35%

2 背景知識

2.1 區塊鏈與以太坊

區塊鏈技術自2008年與比特幣一同問世，提供了一個去中心化、不可篡改的帳本系統。以太坊透過智能合約擴展了這項能力，實現了可程式設計、自動執行的協議，這構成了我們提出的分散式NAS網路的基礎。

2.2 神經架構搜尋

NAS演算法透過各種方法自動化神經網路設計，包括強化學習、演化演算法和貝葉斯優化。我們的方法結合了網路形態學與貝葉斯優化，以實現高效的架構搜尋。

3 加密貨幣預測問題

我們專注於使用歷史區塊鏈數據、訂單簿和社交情緒指標來預測加密貨幣價格。該資料集包含2年的比特幣和以太坊數據，以15分鐘為間隔，涵蓋42個不同特徵。

4 方法論

4.1 網路形態學與貝葉斯優化

網路形態學在修改架構的同時保持網路功能，透過層添加、核心大小變更和跳躍連接插入等操作實現。結合貝葉斯優化，這能夠有效探索架構空間。

貝葉斯優化的獲取函數可表示為：

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

其中$\mu(\mathbf{x})$是後驗均值，$\sigma(\mathbf{x})$是後驗變異數，而$\kappa$控制探索與利用之間的權衡。

4.2 區塊鏈激勵機制

我們提出了一個實用工作量證明共識機制，礦工在此競爭尋找更好的神經架構。獎勵函數為：

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

5 實驗結果

我們的NAS演算法達到了94.2%的預測準確率，而手動設計模型為93.8%。分散式方法在保持相當效能的同時，減少了35%的訓練時間。

效能比較圖表

圖表顯示NAS演算法在50次迭代後持續超越手動設計，在第120次迭代時達到峰值效能，在驗證集上獲得94.2%的準確率。

6 提出的區塊鏈協議

我們設計了一個去中心化網路，節點為NAS任務貢獻計算資源。智能合約根據模型效能改進來管理任務分配、結果驗證和代幣獎勵。

7 技術實作

程式碼範例：網路形態學操作

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))
            
        # 在指定位置插入
        layers = new_model.layers
        new_layers = layers[:position] + [new_layer] + layers[position:]
        
        return self.rebuild_model(new_layers)
    
    def rebuild_model(self, layers):
        """以新建構重新建立模型"""
        # 模型重建的實作細節
        pass

8 未來應用

所提出的系統可擴展到各種領域，包括醫療診斷、自動駕駛汽車和金融預測。這種去中心化方法透過聯邦學習技術實現協作模型開發，同時保護資料隱私。

9 原創分析

這項研究代表了區塊鏈技術與自動化機器學習的重要融合，解決了這兩個領域的根本限制。提出的分散式NAS協議處理了神經架構搜尋的計算密集性，同時利用區塊鏈的激勵機制進行去中心化協調。這種方法與人工智慧能力民主化的更廣泛趨勢一致，類似於TensorFlow和PyTorch等平台降低深度學習採用門檻的方式。

技術基礎建立在已建立的NAS方法論之上，特別是AutoKeras中展示的網路形態學方法，但透過基於區塊鏈的協調進行了擴展。這種分散式範式解決了NAS演算法的龐大計算需求，根據Google對EfficientNet的研究，全面的架構搜尋可能需要超過1000個GPU天。透過將此工作負載分散到多個節點並進行適當的激勵對齊，該系統在保持探索品質的同時可能減少搜尋時間。

與現有的區塊鏈-機器學習整合（如OpenMined和SingularityNET）相比，此提案特別專注於模型創建過程，而非資料共享或模型部署。這種專業化允許對架構搜尋過程進行更深層的優化。加密貨幣預測領域因其複雜、非平穩的特性以及豐富的區塊鏈數據可用性而成為合適的測試案例，儘管該方法似乎可推廣到其他時間序列預測問題。

將貝葉斯優化與網路形態學相結合，提供了相對於純強化學習方法的理論優勢，正如原始AutoKeras實作中所展示的那樣。貝葉斯框架有效地模擬了架構效能景觀，引導搜尋朝向有前景的區域，同時避免對所有可能性進行詳盡評估。這在必須最小化節點間通訊開銷的分散式環境中尤其重要。

未來的發展可以納入多目標優化，不僅考慮準確率，還考慮模型大小、推理速度和能源效率——這些都是實際部署的關鍵考量。該方法在創建更易訪問和高效的機器學習流程方面顯示出潛力，儘管在結果驗證和防止激勵系統被操縱方面的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

目錄