Warstwy sieci Allora Nework cz. 2 “Prognoza i synteza” (Forecast and Synthesis)

Dokumentacja Allora // Korekta tłumaczenia: Bart Zmuda

Prognoza i synteza

Wnioski są punktowane przez pracowników prognozujących, a następnie łączone przez koordynatora tematu w celu dostarczenia konsumentowi pojedynczego, zsyntetyzowanego wniosku, który jest ważoną kombinacją wszystkich indywidualnych wniosków.

Przyjrzyjmy się bliżej temu procesowi w kolejnych sekcjach.

Prognoza

Świadomość kontekstowa

Niektórzy pracownicy (workers) działają w celu prognozowania oczekiwanej wydajności wniosków innych pracowników i sprawiają, że sieć jest świadoma kontekstu . Świadomość kontekstu umożliwia, aby zagregowane wnioski wytworzone przez sieć były lepsze niż wyniki jakiegokolwiek indywidualnego modelu.

Synteza wnioskowania jest znacznie usprawniona dzięki świadomości kontekstowej pracowników.

Straty

Niektórzy pracownicy prognozują, niektórzy pracownicy tworzą wnioski, a niektórzy robią jedno i drugie. Pracownicy prognoz wykorzystują własne dane i modele do przewidywania dokładności wytworzonych wniosków, generując prognozowane straty .

Prognozowane straty pozwalają sieci zrozumieć kontekst.

Żal

Prognozowane straty są używane do obliczania „żalu”, który wskazuje, o ile lepszy lub gorszy jest każdy wniosek w porównaniu z poprzednimi wnioskami. Pozytywny żal oznacza, że ​​wniosek jest dokładniejszy niż wniosek sieciowy, podczas gdy negatywny żal oznacza, że ​​jest mniej dokładny.

Żale służą do generowania „wag”, gdzie dokładniejsze wnioski otrzymują większą wagę.

Straty i wagi są zbiorczo wykorzystywane do syntezy wniosków. Zanurzmy się w tym, jak działa synteza wniosków w następnej sekcji.

Synteza wnioskowania

Synteza wnioskowania w Allora to proces, który łączy indywidualne wnioski od różnych pracowników, aby wytworzyć zbiorczy wniosek. Proces ten odbywa się w każdej epoce i obejmuje zarówno zadania wnioskowania, jak i prognozowania.

Normalizacja żalu

Żale są normalizowane, aby zapewnić porównywalność wag i ich rozsądny zakres.

Umożliwia to użycie pojedynczej funkcji mapowania do mapowania żalów na wagi, niezależnie od bezwzględnej skali strat i żalów. Żal jest normalizowany przy użyciu odchylenia standardowego dla wszystkich pracowników, skorygowanego przez małą stałą 𝜖:

• Tutaj 𝜎𝑗σ jest odchyleniem standardowym 𝑅𝑖𝑗𝑘 dla określonego wnioskowania obejmującego wszystkich pracowników.
• Mała stała 𝜖 zapewnia stabilność numeryczną i zapobiega dzieleniu przez zero.

Używanie znormalizowanych żalów dla wag

Znormalizowane żale 𝑅𝑖𝑗𝑘 są następnie wykorzystywane do obliczenia wag dla każdego wniosku:

Wagi te określają, w jakim stopniu każdy surowy wniosek 𝐼𝑖𝑗 przyczyni się do ostatecznego wnioskowania sieciowego.

Prognozy-wnioski domniemane

Koordynator tematu bierze prognozowane straty i znormalizowane wagi i generuje wnioski prognozowane. Wniosek prognozowany to przewidywana wartość zmiennej docelowej, która łączy różne przewidywania prognostów i wnioski pracowników, gdzie każde przewidywanie jest ważone na podstawie tego, jak dokładnie prognostyczni przewidzieli straty w poprzednich krokach czasowych lub epokach .

Tutaj 𝑤𝑖𝑗𝑘 oznaczają wagi przypisane każdemu wnioskowi na podstawie prognozowanego żalu.

Ostateczne wnioskowanie sieciowe

Ostateczny wniosek dla sieci jest ważoną kombinacją wszystkich indywidualnych wniosków, zgodnie z procedurą podobną do generowania wniosków prognozowanych, omówionych powyżej, ale wykorzystujących rzeczywiste żale oparte na stratach dostarczonych przez reputerów zamiast prognozowanych strat. Oczekuje się, że ten połączony wynik będzie dokładniejszy i bardziej niezawodny ze względu na proces ważenia.