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Seele的白皮书之神经共识算法是什么?

2019-08-24 ·693次阅读 ·读完需要14分钟

Seele的白皮书之神经共识算法是什么,Seele是一个有趣的blockchain项目,但他们的白皮书是技术性很强。Seele将自己定位为区块链4.0。Seele正试图通过从头开始构建新的网络基础设施来改进现有的区块链,而不会影响这种可扩展性,效率和安全性悖论。为实现这一目标,Seele努力实现以下功能:神经共识算法、异构森林网络架构、价值运输协议、快速价值互联网连接协议。现在,我们知道Seele正在努力实现的目标,让我们深入了解Seele的区块链技术的第一个特征,即Seele的神经共识算法。


Seele的白皮书之神经共识算法是什么


神经共识算法是一个高度技术性的术语,可以通过观察大脑神经元的工作原理来解释。以下是在Seele的电报中发布的一个例子,为了清楚起见,我们也可以使用它。让我们来看看大脑内的视觉识别过程。当眼睛接收外部光信号时,大脑中数十亿个神经元被链接以识别信号并确定信号代表什么。这个过程基本上是数十亿神经元的共识。Seele提出了一种神经一致性算法,该算法将共识问题转换为大规模并发请求的处理,从而使多个节点协同和同时参与。节点的参与程度越高,达到共识收敛的速度越快。



神经共识算法的思想与神经网络的思想密切相关,神经网络是机器学习和人工智能中使用的程序; 因此,更好地了解神经网络如何工作有助于更好地理解Seele的神经共识算法。



因此,从本质上讲,神经网络是一种人工学习形式,其工作方式如下:让我们假设我们有一个机器人,我们想要学习查看和识别物体。我们首先必须给机器人提供一定的输入值,例如构成特定图像的外部光信号,例如在这种情况下是足球(世界杯几乎正在发生)或篮球。现在我们的目标是训练我们的机器人,这样它就能100%确定地看到它是在看足球还是篮球。与我们的大脑类似,计算机通过不同的神经元(我们称之为节点)进行学习,这些神经元通过在每个节点之间传递信息并达到某个输出值(在我们的例子中为足球或篮球)来协同工作。在神经网络中,节点之间的每个连接都被赋予不同的权重,对应于该信息对节点的重要性。例如,在上面的图像中,我们看到输入节点B与节点C的连接(权重w = 0.9)比输入节点A具有更大的连接(注意绿线比橙色线要薄得多,w = 0.1) 。这意味着节点B的值对节点C的值的影响大于节点A的影响。因此,在神经网络中,不同节点之间的所有连接都有自己的权重,它们一起确定了我们的例子中机器人认为它看到的对象的输出。


所以现在你可能想知道,连接的重量是如何确定的。好问题,这正是神经网络学习所需要的。在神经网络学习过程开始时,随机权重因子归因于网络中每个节点之间的连接。


正如您可以想象的那样,这些初始权重可能会产生大量错误的预测结果,而这些结果与实际结果不符。我们将这些错误称为错误,它们在评估学习过程中发挥着重要作用。最终,我们希望我们的机器人能够在回答对象是足球还是篮球时达到99%的准确度,因此我们希望误差为1%或更低。下图显示了我们的机器人只有3次中有1次正确的例子(错误= 66%,这还不是很好)。



归因于网络中节点的权重的初始版本可以是关闭的,网络现在可以将不同的权重归因于连接,并尝试查看这是否导致更准确的输出(更高百分比的正确答案)。此过程称为反向传播,这意味着它会跟踪连接并调整节点之间连接的权重。完成后,再次计算输出。这个过程一遍又一遍地进行,不断校准节点之间的连接权重,直到达到足够的误差分数阈值(在我们的例子中,我们希望99%的正确性,因此误差为1%)。


为了想象这个学习进度,想象一个球从一个单桅帆上掉下来并再次向上滚动另一个单桅帆船(见下图)。首先,误差(球在每个单桅帆上达到的高度)将很高,但是在每次迭代之后,误差(球的动量)将减小,直到达到(几乎)零,这将是预测之间的完美匹配。结果和真实结果。




神经网络的一大进步是随着节点大小的增加,它们的性能会线性加速。因此,网络中的节点越多,收敛越快,性能越好。


现在我们对神经网络有了一些了解,我们可以在白皮书中继续讨论其他技术术语Seele提及,即:实用拜占庭容错算法(PBFT)。


为了解释实际拜占庭容错算法,重要的是要知道它被设计为以下列寓言(来源)形式呈现的问题的解决方案: 


想象一下,拜占庭军队的几个师在一个敌人的城市之外扎营,每个师都由自己的将军指挥。将军只能通过信使互相沟通。在观察敌人后,他们必须决定共同的行动计划。然而,一些将军可能是叛徒,试图阻止忠诚的将军达成协议。将军必须决定何时攻击这座城市,但他们需要大部分军队同时进行攻击。将军必须有一个算法来保证(a)所有忠诚的将军决定同一行动计划,以及(b)少数叛徒不能使忠诚的将军采用不良计划。忠诚的将军们都会按照算法所说的去做,但是叛徒可以做任何他们想做的事情。无论叛徒做什么,算法都必须保证条件(a)。忠诚的将军不仅要达成协议,而且应该就合理的计划达成一致。


在上面的寓言中,将军是参与分布式网络的节点。他们来回发送的信使是节点之间的连接。“忠诚”将军的集体目标是决定提交给区块链的信息是否有效。


在拜占庭将军问题中,解决方案似乎看似简单。然而,令人惊讶的是,除非超过三分之二的将军忠诚,否则任何解决方案都无法解决,这表明其困难。因此,如果超过33%的节点是坏演员,则无法达成共识。因此,Seele提出了一种称为ε-差分协议(EDA)的新共识机制。


关于这个EDA究竟做了什么,白皮书非常模糊,我很难破译。由于我不确定自己是否理解,因此我将不再尝试解释它(因为我可能错了),但它似乎将共识问题转换为异步请求处理过程,该过程具有非常强的鲁棒性。网络的整体连接性。


使用EDA算法,节点可以使用不同的采样率来验证输入,并且通过这样做,即使超过33%的节点是坏演员,它们仍然可以有效; 因此,是对拜占庭共识算法的改进。


总结Seele的神经共识算法通过以下方式改进现有的共识机制。

将共识流程从离散投票改为连续投票


传统上,对节点之间的块进行投票表示节点的“意见”为0或1(是/否),但现在这代表一个连续的实体(例如现在也是0之间的值)和1是可能的)。


可以调整效率参数


通过实时调整相关参数可以获得最佳系统效率。


节能


在算法中没有头节点选择过程,并且没有完全降低能耗所需的工作证明或证明。


低传输开销


该算法在共识过程中不需要与大多数节点连接,这样可以节省传输开销,并尽可能减少节点对系统网络结构的依赖。


兼容各种网络结构


一致性算法对传统的链结构和直接无环图(DAG)结构具有很强的适应性。


我希望这篇文章能够更好地展示Seele的神经共识算法。在下一篇文章中,我们将深入探讨Seele的异构森林网络架构。如果您对Seele的神经共识算法或Seele的其他技术特性有疑问,您可以随时给我发消息。


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