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Alchemy 去中心化数据模型训练平台

时间:2020-02-27 16:06来源:金库链 作者:admin 点击:
Alchemy 是一个基于基于链上安全加密运算与随机森林训练模型的去中心化数据模型训练平台,区块链生态节点间通过传输交易决策数据返回信标,实现数据...... Alchemy 是一个基于基于链
Alchemy 是一个基于基于链上安全加密运算与随机森林训练模型的去中心化数据模型训练平台,区块链生态节点间通过传输交易决策数据返回信标,实现数据......
Alchemy 是一个基于基于链上安全加密运算与随机森林训练模型的去中心化数据模型训练平台,区块链生态节点间通过传输交易决策数据返回信标,实现数据的调取、使用,确权和奖励,同时 Alchemy 利用随机森林深度学习算法的去中心化决策模型构建独特算法训练体系,利用数据样本反馈的信标修正拟合模型,由此打开去中心化数据模型训练平台的新时代。

Alchemy 智能合约会记录平台上相关交易/转账的数据,通过多方安全加密运算、沙箱化的数据传输保障数据所有权和使用权互相独立,Alchemy 生态不存储供应方数据,而是将数据封装放入沙盒,仅利用数据样本反馈的信标拟合模型;Alchemy 生态节点可以通过传输交易决策数据返回信标进行模型的校正,并获得相应的 Token奖励;抵押一定数量代币的节点可以成为校验节点,校验节点通过生态节点投票的方式获取交易数据训练集。

Alchemy 智能合约通过机器学习回溯所有的交易记录,对分享的数据信息进行数据处理后,以获得最多 Alchemy Coin为目标,并参考其他币种行情等,训练出高精度的自动程序化交易模型与自动交易平台。

当 Alchemy 的模型达到要求后,模型可以基于算法产生不同标的币种交易对并开始自动化交易,同时模型也会进行不断的优化和调校。

Alchemy Coin (ACOIN) 是 Alchemy 的核心通证,将在两个阶段以不同的身份参与平台的治理。

第一阶段-模型训练期:ACOIN 将作为模型构建和训练初期的信标,是数据提取和结构化之后的模型训练关键。ACOIN 数量是某一过程指标的结果表征。同时在这一过程中传输交易决策数据进行模型校正的节点将获得相应的 Coin奖励。平台将根据 ACOIN 的数量作为信标,并结合交易训练集的基尼系数和信息增益等,对模型进行训练。并将部分过度拟合的训练集进行剪枝。

第二阶段-模型应用期:待模型训练不断加强至完善后,将开放部分完善后的模型给外部体系的用户,用户通过支付 ACOIN,获得使用 Alchemy 的权益;生态节点可以对基于各验证节点交易训练集的数据模型进行抵押投票,依据拟合数据模型每季度交易策略的表现,决定验证节点收益和生态节点投票收益。

同时,为了鼓励大家谨慎交易,Alchemy Coin 还引入了一个严格的通缩机制,每笔转账均会收取转账金额的百分之一直接揿毁。

Alchemy DEX

为了保证 Alchemy 平台上的数据真实可信以及交易的安全性,便于数据选型,Alchemy 将基于区块链底层技术部署一套有 ACOIN 交易对的 DEX 交易系统并搭建 Alchemy与不同数字资产间的跨链通信网络。

现今,加密货币社区认为的去中心化交易所基于"跨链原子事务"交易( AXC 交易)。通过 AXC 交易,两条不同链上的两个用户可以发起两笔转账交易,交易在两个账本上要么一起提交执行,或者两个账本都不执行(即交易的原子性)。比如,两位用户可以通过 AXC交易来实现比特币和以太币之间的交易(或是在不同账本上的任意两种代币),即使比特币和以太坊的区块链之间并没有彼此连接。AXC 交易模式下的交易所用户双方不需要彼此信任,也不用依赖交易匹配服务。其弊端是,交易双方必须同时在线才能进行交易。

另一种去中心化交易所是进行大量复制的具有独立区块链的分布式交易所。该种交易所的用户可以提交限价订单并关闭他们的计算机,交易可以在用户离线状态下执行。区块链将会代表交易者去完成匹配和交易。

一个中心化的交易所可以构建一个有大交易量的限价交易的买卖盘账目,以此来吸引更多的交易者。在交易所领域,流动性会引发更多流动性,因此在交易所业务中,其具有的网络效应也愈发明显(或者说至少产生了"赢家通吃"效应)。目前头部加密货币交易所每天的交易量可以达到数十亿美金。在这种强大的网络效应之下,基于 AXC 的去中心化交易所的成交量是不太可能超过中心化交易所。去中心化交易所要想和中心化交易所一争高下,就需要支持以限价订单构成的具有深度的交易买卖盘账目的运行。而只有基于区块链的去中心化交易所可以实现这一点。

Alchemy DEX 提供的快速交易执行是一大优势。Alchemy 的内部网络可以在不牺牲一致性的前提下优先快速的确定最终性(拜占庭容错),来实现交易的快速完成 — 同时针对交易订单交易,以及跨链通信与其他网络的交易。

Alchemy DEX,其交易吞吐能量和委托延时几乎可以与那些中心化交易所媲美。交易者可以在各方离线的状态下提交限价订单。并且,基于 A 拜占庭共识以及新的跨链通讯情况下,交易者可以快速地完成在交易所及其他网络的资金进出。

Alchemy Core 可以作为和其他加密货币挂钩的代币来源。这种挂钩类似 Cosmos 枢纽与分区之间的关系,两者都必须及时更新彼此最新的区块链,从而验证代币已经从一方转移到另一方。 Alchemy 网络上挂钩的分区要和中心以及其他加密币保持同步。这种间接通过分区可以保持逻辑的简洁。并且不必要了解其他的链上共识战略,如比特币工作量证明挖矿机制。

向 Alchemy Core 发送代币:

每个挂钩 Alchemy Core 的验证人都会在基于 Alchemy 的拜占庭共识之上,运行带有固定协议的桥接应用程序,但同时也会运行一个原有区块链的“全节点”。

在原有区块链挖出新区块时,挂钩 Alchemy Core 的验证人员将通过签署和分享起始点区块链的提示,各自局部视角可以达成一致。当一个桥接分区收到原有区块链的支付时(如在以太坊或比特币等 POW 机制的链上有足够数目的确认),则在该 Core 分区上创建具有该对应账户的余额。

就以太坊而言,Core 分区可以和 Alchemy Core 共享相同的验证人。以太坊方面(原本区块链),一个桥接合约将允许以太拥有者通过将以太币发开到以太坊的桥接分区的桥接合约上。一旦挂桥接合约接收到以太币,以太币就不能被撤回,除非从桥接分区接收到对应的跨链通讯数据包。桥接合约跟随桥接分区的验证组,它可能与 Alchemy Core 的验证人组相同。

就比特币而言,概念是相似,除了代替一个桥接合约,每个 UTXO 将由一个门限多重签名 P2SH 数据库限制。由于 P2SH 系统的限制,签名者不能与 Alchemy Core 的验证人组相同。

从 Alchemy Core 提出代币:

Core 分区上的以太币(“桥接以太币”)可以在 Alchemy Core 间转进,转出,完成传开到特定以太坊提取地址后,转出的“桥接以太币”被彻底删除。一个跨链通讯消息可以证明桥接分区上的交易,这个消息将被公布到以太坊桥接合约中,以便以太币被取出。就比特币而言,严谨的交易脚本系统让跨链通信的币的镜像转换机制很难实现。每个UTXO 都有自己的特定的脚本,所以当比特币履约签名者发生变化时,每个 UTXO 都必须迁移到新的 UTXO。一个解决方案是根据需要,压缩和解压缩 UTXO-set,以保持 UTXO 的总数量下降。

多用一体化:

Alchemy Core 可以运行任意的应用逻辑,应用在分区创建时设定好,可通过管理者可以不断更新。这种灵活度使得 Alchemy Core 分区可以作为其他加密币的挂钩载体,比如以太坊或比特币,并且它还能和这些区块链的衍生品挂钩,利用同样的代码库,而在验证程序及初始分配有所区分。这样就允许多种现有加密币框架得以运行,如以太坊、Zerocash、比特币、CryptoNote 等等,将其同 Alchemy 拜占庭共识结合,成为通用网络中性能更优的共识引擎,为平台之间提供更多的交互机会。此外,作为多资产区块链,每笔交易都有可能包含多个输入输出项,其中每个输入项都可以是任意代币,使 Alchemy 直接成为去中心化交易所,当然这里假设交易订单通过其他平台进行匹配。替代方案是,让分区作为分布式容错交易所(包含买卖盘账目),这算是对中心化加密币交易所之上的严格改进——现行交易所在过去时常发生被攻击的事件。

专门提供数据信标的 Alchemy Sandbox:

交易大数据中选择有效选择分类器:i)在许多竞争模型中应该选择哪种类型的分类器,例如多层感知器(MLP),支持向量机(SVM),决策树,朴素贝叶斯分类器等;ii)给出特定的分类算法,应该选择该算法的实现方式-例如,即使所有其他参数保持不变,MLP的不同初始化也会产生不同的决策边界。不幸的是,最常用的程序-选择训练数据误差最小的分类器-是一个有缺陷的程序。就训练数据集而言,即使使用交叉验证方法进行计算,其性能也可能会误导先前看不见的数据的分类性能。然后,在所有可能具有相同训练的分类器(可能是无限的)中,或者甚至对验证数据(保留用于评估分类器性能的训练数据的一部分)计算出的相同(伪)泛化性能中,哪一个分类器应该被选中。其他一切都一样 人们可能会倾向于随机选择,但是随着这一决定的到来,就有选择特别差的模型的风险。使用一组这样的模型-而不是只选择一个-并通过以下方式组合其输出。例如,简单地对它们进行平均,可以减少不幸选择性能特别差的分类器的风险。

Alchemy DEX 中所有的账本记录,跨链资产交互,不同交易对间的跨链通信会自动进入 Alchemy Sandbox,通过去中心化信标为模型提供经过分类的信标数据以及样本。

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