Layered hidden Markov model
স্তরযুক্ত লুকানো মার্কভ মডেল (এল. এইচ. এম. এম) একটি পরিসংখ্যানগত মডেল যা লুকানো মার্কভ মডেল (এইচ. এম. এম) থেকে উদ্ভূত। একটি স্তরযুক্ত লুকানো মার্কভ মডেল (এল. এইচ. এম. এম) এইচ. এম. এম-এর এন স্তর নিয়ে গঠিত, যেখানে আই + 1 স্তরের এইচ. এম. এমগুলি পর্যবেক্ষণ প্রতীক বা সম্ভাব্যতা জেনারেটরের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। এল. এইচ. এম. এম-এর প্রতিটি স্তর আই সমান্তরালে চলমান কি এইচ. এম. এম নিয়ে গঠিত। পটভূমি এল. এইচ. এম. এম কখনও কখনও নির্দিষ্ট কাঠামোতে কার্যকর কারণ তারা শেখার এবং সাধারণীকরণকে সহজতর করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদিও একটি সম্পূর্ণরূপে সংযুক্ত এইচ. এম. এম সর্বদা ব্যবহার করা যেতে পারে যদি পর্যাপ্ত প্রশিক্ষণ তথ্য উপলব্ধ থাকে, এটি প্রায়শই নির্বিচারে অবস্থা পরিবর্তনের অনুমতি না দিয়ে মডেলটিকে সীমাবদ্ধ করতে কার্যকর। একইভাবে এইচ. এম. এম-কে একটি স্তরযুক্ত কাঠামোতে এম্বেড করা উপকারী হতে পারে, যা তাত্ত্বিকভাবে, মৌলিক এইচ. এম. এম-এর মতো কোনও সমস্যা সমাধান করতে সক্ষম নাও হতে পারে, তবে কম প্রশিক্ষণের তথ্যের প্রয়োজন হওয়ার কারণে কিছু সমস্যা আরও দক্ষতার সাথে সমাধান করতে পারে। স্তরযুক্ত লুকানো মার্কভ মডেল একটি স্তরযুক্ত লুকানো মার্কভ মডেল (এল. এইচ. এম. এম) এইচ. এম. এম-এর স্তর নিয়ে গঠিত যেখানে স্তরের এইচ. এম. এম পর্যবেক্ষণ প্রতীক বা স্তরে সম্ভাব্যতা জেনারেটরের সাথে মিলে যায়। এল. এইচ. এম. এম-এর প্রতিটি স্তরে সমান্তরালভাবে চলমান এইচ. এম. এম রয়েছে। এল. এইচ. এম. এম-এর যে কোনও প্রদত্ত স্তরে পর্যবেক্ষণ প্রতীকগুলির একটি ক্রম ব্যবহার করে ইনপুটটিকে একটি শ্রেণীতে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে, যেখানে প্রতিটি শ্রেণী স্তরের প্রতিটি এইচ. এম. এম-এর সাথে মিলে যায়। এই শ্রেণীবিভাগটি তারপর এইচ. এম. এম স্তরের জন্য একটি নতুন পর্যবেক্ষণ তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। সর্বনিম্ন স্তরে, অর্থাৎ। স্তর, আদিম পর্যবেক্ষণ প্রতীকগুলি সরাসরি মডেলকৃত প্রক্রিয়ার পর্যবেক্ষণ থেকে তৈরি করা হবে। উদাহরণস্বরূপ, একটি ট্র্যাজেক্টরি ট্র্যাকিং কাজে আদিম পর্যবেক্ষণ চিহ্নগুলি কোয়ান্টাইজড সেন্সর মান থেকে উদ্ভূত হবে। এইভাবে এল. এইচ. এম. এম-এর প্রতিটি স্তরে পর্যবেক্ষণগুলি অন্তর্নিহিত স্তরের শ্রেণিবিন্যাস থেকে উদ্ভূত হয়, সর্বনিম্ন স্তর ব্যতীত যেখানে পর্যবেক্ষণ প্রতীকগুলি পর্যবেক্ষিত প্রক্রিয়ার পরিমাপ থেকে উদ্ভূত হয়। একই সময়ে গ্রানুলারিটিতে সমস্ত স্তর চালানোর প্রয়োজন নেই। উদাহরণস্বরূপ, কাঠামোর যে কোনও স্তরে উইন্ডোজিং ব্যবহার করা সম্ভব যাতে এল. এইচ. এম. এম-এর স্তরগুলিতে ফলাফলগুলি পাস করার আগে শ্রেণীবিভাগটি বেশ কয়েকটি শ্রেণিবিন্যাসের গড় বিবেচনা করে। শুধুমাত্র স্তরে বিজয়ী এইচ. এম. এম-কে এইচ. এম. এম-এর জন্য একটি ইনপুট প্রতীক হিসাবে ব্যবহার করার পরিবর্তে এল. এইচ. এম. এম-এর স্তরগুলিতে সম্পূর্ণ সম্ভাব্যতা বিতরণ পাস করে এটিকে সম্ভাব্যতা উৎপাদক হিসাবে ব্যবহার করা সম্ভব। সুতরাং "বিজয়ী সবাইকে নেয়" কৌশলের পরিবর্তে যেখানে সবচেয়ে সম্ভাব্য এইচ. এম. এম পর্যবেক্ষণ প্রতীক হিসাবে নির্বাচিত হয়, এইচ. এম. এম পর্যবেক্ষণের সম্ভাবনা এইচ. এম. এম স্তরের পুনরাবৃত্তি সূত্রে এইচ. এম. এম স্তরের শ্রেণিবিন্যাসের অনিশ্চয়তার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। সুতরাং, যদি স্তরে এইচ. এম. এম-এর শ্রেণিবিন্যাস অনিশ্চিত হয়, তবে স্তরে এইচ. এম. এম-এ এনকোড করা এ-প্রিওরি তথ্যের দিকে আরও বেশি মনোযোগ দেওয়া সম্ভব। একটি এল. এইচ. এম. এম বাস্তবে একটি একক স্তরযুক্ত এইচ. এম. এম-এ রূপান্তরিত হতে পারে যেখানে সমস্ত বিভিন্ন মডেল একসাথে সংযুক্ত করা হয়। একটি বড় একক স্তর এইচ. এম. এম-এর উপর এল. এইচ. এম. এম ব্যবহার করার থেকে যে কিছু সুবিধা আশা করা যেতে পারে তা হল এল. এইচ. এম. এম-এর ওভারফিটিং-এ আক্রান্ত হওয়ার সম্ভাবনা কম কারণ পৃথক উপ-উপাদানগুলি অল্প পরিমাণে তথ্যের উপর স্বাধীনভাবে প্রশিক্ষিত হয়। এর ফলস্বরূপ, এইচ. এম. এম-এর সঙ্গে তুলনীয় কর্মক্ষমতা অর্জনের জন্য এল. এইচ. এম. এম-এর জন্য উল্লেখযোগ্যভাবে কম পরিমাণে প্রশিক্ষণ তথ্যের প্রয়োজন হয়। আরেকটি সুবিধা হল এল. এইচ. এম. এম-এর নীচের স্তরগুলি, যা পরিবেশের পরিবর্তনের প্রতি বেশি সংবেদনশীল যেমন সেন্সরের ধরন, নমুনা নেওয়ার হার ইত্যাদি। এল. এইচ. এম. এম-এর উচ্চতর স্তরগুলি পরিবর্তন না করে আলাদাভাবে পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে। আরও দেখুন ক্রমানুসারে লুকানো মার্কভ মডেল রেফারেন্স লুকানো মার্কভ মডেল