Classifier chains
வகைப்படுத்தல் சங்கிலிகள் என்பது பல-லேபிள் வகைப்பாட்டில் சிக்கல் மாற்றத்திற்கான ஒரு இயந்திர கற்றல் முறையாகும். இது பைனரி பொருத்த முறையின் கணக்கீட்டு செயல்திறனை ஒருங்கிணைக்கிறது, அதே நேரத்தில் வகைப்பாட்டிற்கு லேபிள் சார்புநிலைகளை கணக்கில் எடுத்துக் கொள்ள முடிகிறது. சிக்கல் மாற்றம் பல சிக்கல் மாற்ற முறைகள் உள்ளன. அவற்றில் ஒன்று பைனரி ரிலேவன்ஸ் முறை (பிஆர்) ஆகும். கொடுக்கப்பட்ட லேபிள்களின் தொகுப்பு மற்றும் படிவத்தின் நிகழ்வுகளுடன் ஒரு தரவு தொகுப்பு, அங்கு ஒரு அம்ச திசையன் மற்றும் நிகழ்வுக்கு ஒதுக்கப்பட்ட லேபிள்களின் தொகுப்பாகும். பிஆர் தரவு தொகுப்பை தரவு தொகுப்புகளாக மாற்றுகிறது மற்றும் ஒவ்வொரு லேபிளுக்கும் பைனரி வகைப்படுத்திகளைக் கற்றுக்கொள்கிறது. இந்த செயல்பாட்டின் போது லேபிள்களுக்கு இடையிலான சார்பு பற்றிய தகவல்கள் பாதுகாக்கப்படுவதில்லை. தரவுத் தொகுப்பில் இந்த லேபிள்கள் ஒருபோதும் ஒன்றாக நிகழவில்லை என்றாலும், ஒரு நிகழ்வுக்கு லேபிள்களின் தொகுப்பு ஒதுக்கப்படும் சூழ்நிலைக்கு இது வழிவகுக்கும். எனவே, லேபிள் இணை நிகழ்வு பற்றிய தகவல்கள் சரியான லேபிள் சேர்க்கைகளை ஒதுக்க உதவும். இந்தத் தகவலின் இழப்பு சில சந்தர்ப்பங்களில் வகைப்பாட்டு செயல்திறனில் குறைவுக்கு வழிவகுக்கும். லேபிள் தொடர்புகளை கணக்கில் எடுத்துக் கொள்ளும் மற்றொரு அணுகுமுறை, லேபிள் பவர்செட் முறை (எல்பி) ஆகும். தரவுத் தொகுப்பில் உள்ள லேபிள்களின் ஒவ்வொரு கலவையும் ஒற்றை லேபிளாக கருதப்படுகிறது. மாற்றத்திற்குப் பிறகு ஒரு ஒற்றை-லேபிள் வகைப்பாட்டாளர் பயிற்சி அளிக்கப்படுகிறார், அங்கு அனைத்து லேபிள்களின் சக்தி தொகுப்பும் உள்ளது. இந்த அணுகுமுறையின் முக்கிய குறைபாடு என்னவென்றால், லேபிள்களின் எண்ணிக்கையுடன் லேபிள் சேர்க்கைகளின் எண்ணிக்கை அதிவேகமாக வளர்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, 10 லேபிள்களுடன் கூடிய பல-லேபிள் தரவு தொகுப்பு லேபிள் சேர்க்கைகள் வரை இருக்கலாம். இது வகைப்பாட்டின் இயக்க நேரத்தை அதிகரிக்கிறது. கிளாஸிபையர் செயின்ஸ் முறை பிஆர் முறையை அடிப்படையாகக் கொண்டது மற்றும் இது அதிக எண்ணிக்கையிலான லேபிள்களில் கூட திறமையானது. மேலும், இது லேபிள்களுக்கு இடையிலான சார்புநிலைகளை கருத்தில் கொள்கிறது. முறை விளக்கம் கொடுக்கப்பட்ட லேபிள்களின் தொகுப்புக்கு கிளாஸிபையர் செயின் மாடல் (சிசி) பைனரி ரெலெவன்ஸ் முறையைப் போலவே கிளாஸிபையர்களையும் கற்றுக்கொள்கிறது. அனைத்து வகைப்படுத்திகளும் அம்ச இடத்தின் மூலம் ஒரு சங்கிலியில் இணைக்கப்பட்டுள்ளன. கொடுக்கப்பட்ட தரவு தொகுப்பில்-th இன்ஸ்டன்ஸ் லேபிள்களின் துணைக்குழுவாக இருக்கும் படிவத்தைக் கொண்டுள்ளது, இது அம்சங்களின் தொகுப்பாகும். தரவுத் தொகுப்பு தரவுத் தொகுப்புகளில் மாற்றப்படுகிறது, அங்கு-th தரவுத் தொகுப்பின் நிகழ்வுகள் வடிவத்தைக் கொண்டுள்ளன. உதாரணத்திற்கு-th லேபிள் ஒதுக்கப்பட்டிருந்தால், இல்லையெனில் அது. இவ்வாறு, வகைப்படுத்திகள் ஒரு சங்கிலியை உருவாக்குகின்றன, அங்கு அவை ஒவ்வொன்றும் ஒற்றை லேபிளின் பைனரி வகைப்பாட்டைக் கற்றுக்கொள்கின்றன. ஒவ்வொரு வகைப்பாட்டிற்கும் கொடுக்கப்பட்ட அம்சங்கள் பைனரி மதிப்புகளுடன் நீட்டிக்கப்படுகின்றன, அவை முந்தைய லேபிள்களில் எது நிகழ்வுக்கு ஒதுக்கப்பட்டன என்பதைக் குறிக்கின்றன. புதிய நிகழ்வுகளை வகைப்படுத்துவதன் மூலம் வகைப்படுத்திகளின் சங்கிலியை உருவாக்குவதன் மூலம் லேபிள்கள் மீண்டும் கணிக்கப்படுகின்றன. இந்த வகைப்பாடு முதல் வகைப்பாட்டியுடன் தொடங்கி, அம்ச இடத்தின் வழியாக வகைப்பாட்டாளர்களுக்கு இடையில் லேபிள் தகவல்களை அனுப்புவதன் மூலம் கடைசியாக செல்கிறது. எனவே, பெயர்களுக்கிடையேயான சார்பு பாதுகாக்கப்படுகிறது. இருப்பினும், வெவ்வேறு வரிசை சங்கிலிகளுக்கு முடிவு மாறுபடும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு லேபிள் பெரும்பாலும் வேறு ஏதேனும் லேபிளுடன் இணைந்து இருந்தால், பின்னர் சங்கிலியில் வரும் லேபிளின் நிகழ்வுகள் மட்டுமே அதன் அம்ச திசையனில் மற்றொன்றைப் பற்றிய தகவல்களைக் கொண்டிருக்கும். இந்த சிக்கலைத் தீர்ப்பதற்கும் துல்லியத்தை அதிகரிப்பதற்கும் வகைப்படுத்திகளின் குழுமத்தைப் பயன்படுத்த முடியும். வகைப்படுத்தல் சங்கிலிகளின் தொகுப்பில் (ஈசிசி) பல சிசி வகைப்படுத்திகளை சீரற்ற வரிசை சங்கிலிகளுடன் பயிற்றுவிக்க முடியும் (அதாவது. லேபிள்களின் சீரற்ற வரிசை) தரவுத் தொகுப்பின் சீரற்ற துணைக்குழுவில். ஒரு புதிய நிகழ்வின் லேபிள்கள் ஒவ்வொரு வகைப்பாட்டியாலும் தனித்தனியாக கணிக்கப்பட்டுள்ளன. அதன்பிறகு, ஒவ்வொரு முத்திரைக்கும் கணிப்புகளின் மொத்த எண்ணிக்கை அல்லது "வாக்குகள்" கணக்கிடப்படுகின்றன. சில வரம்பு மதிப்பை விட பெரியதாக இருக்கும் வகைப்படுத்திகளின் சதவீதத்தால் கணிக்கப்பட்டால் லேபிள் ஏற்றுக்கொள்ளப்படுகிறது. தழுவல்கள் பின்னடைவு சங்கிலிகளும் உள்ளன, அவை தற்காலிக வரிசை மதிக்கப்படுவதை சங்கிலியின் வரிசை உறுதிசெய்தால் திசையன் தன்னியக்க பின்னடைவு மாதிரிகளை ஒத்திருக்கலாம். குறிப்புகள் வெளிப்புற இணைப்புகள் ஜெஸ்ஸி ரீட் மற்றும் பெர்னாண்டோ பெரெஸ் குரூஸ் வகைப்படுத்தல் வழிமுறைகளால் வகைப்படுத்தல் சங்கிலிகள் குறித்த பல-லேபிள் வகைப்பாட்டிற்கான சிறந்த வகைப்படுத்தல் சங்கிலிகள் வழங்கல்