Hierarchical hidden Markov model
અધિક્રમિક હિડન માર્કોવ મોડેલ (એચ. એચ. એમ. એમ.) એ હિડન માર્કોવ મોડેલ (એચ. એમ. એમ.) માંથી મેળવેલ આંકડાકીય મોડેલ છે. એચ. એચ. એમ. એમ. માં, દરેક રાજ્યને સ્વ-સમાવિષ્ટ સંભવિત મોડેલ માનવામાં આવે છે. વધુ સ્પષ્ટ રીતે કહીએ તો, એચ. એચ. એમ. એમ. ની દરેક સ્થિતિ પોતે એચ. એચ. એમ. એમ. છે. એચ. એચ. એમ. એમ. અને એચ. એમ. એમ. પેટર્ન ઓળખ સહિત ઘણા ક્ષેત્રોમાં ઉપયોગી છે. પૃષ્ઠભૂમિ કેટલીકવાર શીખવાની અને સામાન્યીકરણની સુવિધા માટે ચોક્કસ માળખામાં એચ. એમ. એમ. નો ઉપયોગ કરવો ઉપયોગી છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો પૂરતી તાલીમ માહિતી ઉપલબ્ધ હોય તો સંપૂર્ણ રીતે જોડાયેલા એચ. એમ. એમ. નો હંમેશા ઉપયોગ કરી શકાય છે, તેમ છતાં મનસ્વી સ્થિતિ સંક્રમણોને મંજૂરી ન આપીને મોડેલને મર્યાદિત કરવું ઘણીવાર ઉપયોગી છે. એ જ રીતે એચ. એમ. એમ. ને મોટા માળખામાં જોડવું ફાયદાકારક બની શકે છે; જે, સૈદ્ધાંતિક રીતે, મૂળભૂત એચ. એમ. એમ. સિવાયની અન્ય કોઈ સમસ્યાઓને હલ કરવામાં સક્ષમ ન પણ હોઈ શકે પરંતુ જ્યારે જરૂરી તાલીમ ડેટાની માત્રાની વાત આવે ત્યારે કેટલીક સમસ્યાઓને વધુ અસરકારક રીતે હલ કરી શકે છે. વર્ણન અધિક્રમિક છુપાયેલા માર્કોવ મોડેલ (એચ. એચ. એમ. એમ.) માં, દરેક રાજ્યને સ્વ-સમાવિષ્ટ સંભવિત મોડેલ માનવામાં આવે છે. વધુ સ્પષ્ટ રીતે કહીએ તો, એચ. એચ. એમ. એમ. ની દરેક સ્થિતિ પોતે એચ. એચ. એમ. એમ. છે. આ સૂચવે છે કે એચ. એચ. એમ. એમ. ની સ્થિતિઓ પ્રમાણભૂત એચ. એમ. એમ. સ્થિતિઓની જેમ એકલ નિરીક્ષણ પ્રતીકોને બદલે નિરીક્ષણ પ્રતીકોની શ્રેણી બહાર કાઢે છે. જ્યારે એચ. એચ. એમ. એમ. માં કોઈ રાજ્ય સક્રિય થાય છે, ત્યારે તે તેના પોતાના સંભવિત મોડેલને સક્રિય કરશે, એટલે કે. તે અંતર્ગત એચ. એચ. એમ. એમ. ની સ્થિતિઓમાંથી એકને સક્રિય કરશે, જે બદલામાં તેના અંતર્ગત એચ. એચ. એમ. એમ. વગેરેને સક્રિય કરી શકે છે. આ પ્રક્રિયા ત્યાં સુધી પુનરાવર્તિત થાય છે જ્યાં સુધી ઉત્પાદન રાજ્ય તરીકે ઓળખાતી વિશેષ સ્થિતિ સક્રિય ન થાય. માત્ર ઉત્પાદન અવસ્થાઓ સામાન્ય એચ. એમ. એમ. અર્થમાં નિરીક્ષણ પ્રતીકો બહાર કાઢે છે. જ્યારે ઉત્પાદન રાજ્ય પ્રતીક બહાર કાઢે છે, ત્યારે તે રાજ્યમાં નિયંત્રણ પાછું આવે છે જે ઉત્પાદન રાજ્યને સક્રિય કરે છે. જે અવસ્થાઓ અવલોકન પ્રતીકોનું સીધું ઉત્સર્જન કરતી નથી તેમને આંતરિક અવસ્થાઓ કહેવામાં આવે છે. આંતરિક સ્થિતિ હેઠળ એચ. એચ. એમ. એમ. માં સ્થિતિના સક્રિયકરણને ઊભી સંક્રમણ કહેવામાં આવે છે. ઊભી સંક્રમણ પૂર્ણ થયા પછી, સમાન સ્તરની અંદરની સ્થિતિમાં આડી સંક્રમણ થાય છે. જ્યારે આડી સંક્રમણ સમાપ્તિ સ્થિતિ તરફ દોરી જાય છે, ત્યારે એચ. એચ. એમ. એમ. માં રાજ્યમાં નિયંત્રણ પરત કરવામાં આવે છે, જે પદાનુક્રમમાં ઊંચું હોય છે, જેણે છેલ્લું ઊભી સંક્રમણ ઉત્પન્ન કર્યું હતું. નોંધ લો કે વર્ટિકલ સંક્રમણ ઉત્પાદન સ્થિતિઓના ક્રમ સુધી પહોંચતા પહેલા અને અંતે ટોચના સ્તર પર પાછા ફરતા પહેલા વધુ વર્ટિકલ સંક્રમણમાં પરિણમી શકે છે. આમ જે ઉત્પાદન રાજ્યોની મુલાકાત લેવામાં આવે છે તે નિરીક્ષણ પ્રતીકોના ક્રમને જન્મ આપે છે જે રાજ્ય દ્વારા ટોચના સ્તરે "ઉત્પન્ન" થાય છે. એચ. એચ. એમ. એમ. પરિમાણો અને મોડેલ માળખાના અંદાજ માટેની પદ્ધતિઓ એચ. એમ. એમ. પરિમાણો કરતાં વધુ જટિલ છે, અને રસ ધરાવતા વાચકને ફાઈન એટ અલ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. (1998). એચ. એમ. એમ. અને એચ. એચ. એમ. એમ. વર્ગીકરણના સમાન વર્ગના છે. એટલે કે, તેનો ઉપયોગ સમાન સમસ્યાઓના સમૂહને ઉકેલવા માટે થઈ શકે છે. હકીકતમાં, એચ. એચ. એમ. એમ. ને પ્રમાણભૂત એચ. એમ. એમ. માં રૂપાંતરિત કરી શકાય છે. જો કે, એચ. એચ. એમ. એમ. સમસ્યાઓના ઉપગણને વધુ અસરકારક રીતે ઉકેલવા માટે તેની રચનાનો લાભ લે છે. ટોપોલોજી ક્લાસિકલ એચ. એચ. એમ. એમ. ને પૂર્વ-નિર્ધારિત ટોપોલોજીની જરૂર હોય છે, જેનો અર્થ છે કે પેટા નમૂનાઓની સંખ્યા અને અધિક્રમિક માળખું અગાઉથી જાણવું આવશ્યક છે. સમકો એટ અલ. (2010) નવી એચ. એચ. એમ. એમ. માટે ટોપોલોજીને અનસુપરવાઇઝ્ડ રીતે વ્યાખ્યાયિત કરવા માટે ફીચર સ્પેસ (એટલે કે, માર્કોવ મોડેલની બહારથી) માંથી રાજ્યો વિશેની માહિતીનો ઉપયોગ કર્યો હતો. જો કે, એચ. એચ. એમ. એમ. નિર્માણ માટે સંબંધિત માહિતી ધરાવતી આવી બાહ્ય માહિતી તમામ સંદર્ભોમાં ઉપલબ્ધ ન પણ હોઈ શકે, દા. ત. ભાષા પ્રક્રિયામાં. સ્તરવાળી છુપાયેલ માર્કોવ મોડેલ શ્રેણીબદ્ધ ટેમ્પોરલ મેમરી સંદર્ભો વધુ વાંચન એસ. ફાઇન, વાય. સિંગર અને એન. ટિશબી, "ધ હાયરાર્કિકલ હિડન માર્કોવ મોડલઃ એનાલિસિસ એન્ડ એપ્લિકેશન્સ", મશીન લર્નિંગ, વોલ્યુમ. 41-62,1998 K.Murphy અને M.Paskin. "લીનિયર ટાઇમ ઇન્ફરેન્સ ઇન હાયરાર્કિકલ એચ. એમ. એમ.", એન. આઈ. પી. એસ.-01 (ન્યુરલ ઇન્ફર્મેશન. પ્રો. સિસ્ટમો). એચ. બુઈ, ડી. ફંગ અને એસ. વેંકટેશ. "હાયરાર્કિકલ હિડન માર્કોવ મોડલ્સ વિથ જનરલ સ્ટેટ હાયરાર્કી", એએએઆઈ-04 (આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ પર રાષ્ટ્રીય પરિષદ). છુપાયેલા માર્કોવ નમૂનાઓ