Layered hidden Markov model
સ્તરવાળું છુપાયેલું માર્કોવ મોડેલ (એલ. એચ. એમ. એમ.) એ છુપાયેલું માર્કોવ મોડેલ (એચ. એમ. એમ.) માંથી મેળવેલ આંકડાકીય મોડેલ છે. સ્તરબદ્ધ છુપાયેલા માર્કોવ મોડેલ (એલ. એચ. એમ. એમ.) માં એચ. એમ. એમ. ના એન. સ્તરનો સમાવેશ થાય છે, જ્યાં સ્તર i + 1 પર એચ. એમ. એમ. નિરીક્ષણ પ્રતીકો અથવા સ્તર i પર સંભાવના જનરેટરને અનુરૂપ હોય છે. એલ. એચ. એમ. એમ. ના દરેક સ્તર i માં સમાંતર ચાલતા કી એચ. એમ. એમ. નો સમાવેશ થાય છે. પૃષ્ઠભૂમિ એલ. એચ. એમ. એમ. કેટલીકવાર ચોક્કસ માળખામાં ઉપયોગી હોય છે કારણ કે તેઓ શીખવાની અને સામાન્યીકરણની સુવિધા આપી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો પૂરતી તાલીમ માહિતી ઉપલબ્ધ હોય તો સંપૂર્ણ રીતે જોડાયેલા એચ. એમ. એમ. નો ઉપયોગ હંમેશા થઈ શકે છે, તેમ છતાં મનસ્વી સ્થિતિ સંક્રમણોને મંજૂરી ન આપીને મોડેલને મર્યાદિત કરવું ઘણીવાર ઉપયોગી છે. એ જ રીતે એચ. એમ. એમ. ને સ્તરબદ્ધ માળખામાં એમ્બેડ કરવું ફાયદાકારક બની શકે છે, જે સૈદ્ધાંતિક રીતે, મૂળભૂત એચ. એમ. એમ. ન કરી શકે તેવી કોઈપણ સમસ્યાઓને હલ કરવામાં સક્ષમ ન પણ હોઈ શકે, પરંતુ કેટલીક સમસ્યાઓને વધુ અસરકારક રીતે હલ કરી શકે છે કારણ કે ઓછી તાલીમ માહિતીની જરૂર છે. સ્તરવાળી છુપાયેલ માર્કોવ મોડેલ એ સ્તરવાળી છુપાયેલ માર્કોવ મોડેલ (એલ. એચ. એમ. એમ.) માં એચ. એમ. એમ. ના સ્તરનો સમાવેશ થાય છે જ્યાં સ્તર પર એચ. એમ. એમ. નિરીક્ષણ પ્રતીકો અથવા સંભાવના જનરેટરને અનુરૂપ હોય છે. એલ. એચ. એમ. એમ. ના દરેક સ્તરમાં સમાંતર ચાલતા એચ. એમ. એમ. નો સમાવેશ થાય છે. એલ. એચ. એમ. એમ. માં આપેલ કોઈપણ સ્તરે નિરીક્ષણ પ્રતીકોની શ્રેણીનો ઉપયોગ ઇનપુટને એક વર્ગમાં વર્ગીકૃત કરવા માટે કરી શકાય છે, જ્યાં દરેક વર્ગ સ્તર પર દરેક એચ. એમ. એમ. ને અનુરૂપ હોય છે. આ વર્ગીકરણનો ઉપયોગ પછી એચ. એમ. એમ. ના સ્તર માટે નવું નિરીક્ષણ પેદા કરવા માટે થઈ શકે છે. સૌથી નીચા સ્તર પર, એટલે કે. સ્તર, આદિમ નિરીક્ષણ પ્રતીકો સીધી રીતે નમૂના પ્રક્રિયાના અવલોકનોમાંથી પેદા થશે. ઉદાહરણ તરીકે, ટ્રેજેક્ટરી ટ્રેકિંગ કાર્યમાં આદિમ અવલોકન પ્રતીકો પરિમાણિત સેન્સર મૂલ્યોમાંથી ઉદ્ભવે છે. આમ એલ. એચ. એમ. એમ. ના દરેક સ્તર પર અવલોકનો અંતર્ગત સ્તરના વર્ગીકરણમાંથી ઉદ્ભવે છે, સિવાય કે સૌથી નીચલા સ્તર જ્યાં અવલોકન પ્રતીકો અવલોકન પ્રક્રિયાના માપનમાંથી ઉદ્ભવે છે. એક જ સમયે ગ્રાન્યુલારિટી પર તમામ સ્તરો ચલાવવા જરૂરી નથી. ઉદાહરણ તરીકે, માળખામાં કોઈપણ સ્તરે વિન્ડોઇંગનો ઉપયોગ કરવો શક્ય છે જેથી વર્ગીકરણ એલ. એચ. એમ. એમ. ના સ્તરો ઉપર પરિણામો પસાર કરતા પહેલા અનેક વર્ગીકરણની સરેરાશ ધ્યાનમાં લે. સ્તર પર ફક્ત એચ. એમ. એમ. માટે ઇનપુટ પ્રતીક તરીકે સ્તર પર વિજેતા એચ. એમ. એમ. નો ઉપયોગ કરવાને બદલે એલ. એચ. એમ. એમ. ના સ્તરો ઉપર સંપૂર્ણ સંભાવના વિતરણ પસાર કરીને તેને સંભાવના જનરેટર તરીકે ઉપયોગ કરવો શક્ય છે. આમ "વિનર ટેક્સ ઓલ" વ્યૂહરચના રાખવાને બદલે જ્યાં સૌથી સંભવિત એચ. એમ. એમ. ને નિરીક્ષણ પ્રતીક તરીકે પસંદ કરવામાં આવે છે, ત્યાં એચ. એમ. એમ. ના વર્ગીકરણમાં અનિશ્ચિતતા માટે એચ. એમ. એમ. સ્તરના પુનરાવર્તન સૂત્રમાં th એચ. એમ. એમ. નું નિરીક્ષણ કરવાની સંભાવનાનો ઉપયોગ કરી શકાય છે. આમ, જો સ્તર પર એચ. એમ. એમ. નું વર્ગીકરણ અનિશ્ચિત હોય, તો સ્તર પર એચ. એમ. એમ. માં એન્કોડેડ એ-પ્રાયોરી માહિતી પર વધુ ધ્યાન આપવું શક્ય છે. એલ. એચ. એમ. એમ. ને વ્યવહારમાં એક સ્તરવાળી એચ. એમ. એમ. માં રૂપાંતરિત કરી શકાય છે જ્યાં તમામ વિવિધ મોડેલો એકસાથે જોડાયેલા હોય છે. મોટા એક સ્તર એચ. એમ. એમ. પર એલ. એચ. એમ. એમ. નો ઉપયોગ કરવાથી અપેક્ષિત કેટલાક ફાયદા એ છે કે એલ. એચ. એમ. એમ. ઓવરફિટિંગથી પીડાય તેવી શક્યતા ઓછી હોય છે કારણ કે વ્યક્તિગત પેટા ઘટકોને ઓછી માત્રામાં માહિતી પર સ્વતંત્ર રીતે તાલીમ આપવામાં આવે છે. આનું પરિણામ એ છે કે એચ. એમ. એમ. ની સરખામણીમાં કામગીરી હાંસલ કરવા માટે એલ. એચ. એમ. એમ. માટે નોંધપાત્ર રીતે ઓછી માત્રામાં તાલીમ માહિતીની જરૂર પડે છે. બીજો ફાયદો એ છે કે એલ. એચ. એમ. એમ. ના તળિયેના સ્તરો, જે પર્યાવરણમાં થતા ફેરફારો જેમ કે સેન્સરનો પ્રકાર, નમૂનાનો દર વગેરે માટે વધુ સંવેદનશીલ હોય છે. એલ. એચ. એમ. એમ. ના ઊંચા સ્તરોમાં ફેરફાર કર્યા વિના અલગથી ફરીથી તાલીમ આપી શકાય છે. પદાનુક્રમિત છુપાયેલા માર્કોવ મોડેલ સંદર્ભો છુપાયેલા માર્કોવ મોડેલો પણ જુઓ.