Layered hidden Markov model
அடுக்கு மறைக்கப்பட்ட மார்கோவ் மாதிரி (எல். எச். எம். எம்) என்பது மறைக்கப்பட்ட மார்கோவ் மாதிரியிலிருந்து (எச். எம். எம்) பெறப்பட்ட புள்ளிவிவர மாதிரியாகும். ஒரு அடுக்கு மறைக்கப்பட்ட மார்கோவ் மாதிரி (எல். எச். எம். எம்) எச். எம். எம்-களின் என் நிலைகளைக் கொண்டுள்ளது, இதில் நிலை i + 1 இல் உள்ள எச். எம். எம்-கள் நிலை i இல் கண்காணிப்பு சின்னங்கள் அல்லது நிகழ்தகவு ஜெனரேட்டர்களுடன் ஒத்திருக்கின்றன. எல். எச். எம். எம் இன் ஒவ்வொரு மட்டமும் இணையாக இயங்கும் கி எச். எம். எம்-களைக் கொண்டுள்ளது. பின்னணி எல். எச். எம். எம் சில நேரங்களில் குறிப்பிட்ட கட்டமைப்புகளில் பயனுள்ளதாக இருக்கும், ஏனெனில் அவை கற்றல் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தலை எளிதாக்கும். எடுத்துக்காட்டாக, போதுமான பயிற்சி தரவு இருந்தால் முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட எச். எம். எம் எப்போதும் பயன்படுத்தப்படலாம் என்றாலும், தன்னிச்சையான நிலை மாற்றங்களை அனுமதிக்காமல் மாதிரியை கட்டுப்படுத்துவது பெரும்பாலும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். அதே வழியில், HMM ஐ ஒரு அடுக்கு கட்டமைப்பில் உட்பொதிப்பது நன்மை பயக்கும், இது கோட்பாட்டளவில், அடிப்படை HMM ஆல் செய்ய முடியாத எந்தவொரு சிக்கலையும் தீர்க்க முடியாமல் போகலாம், ஆனால் குறைந்த பயிற்சி தரவு தேவைப்படுவதால் சில சிக்கல்களை மிகவும் திறமையாக தீர்க்க முடியும். அடுக்கு மறைக்கப்பட்ட மார்கோவ் மாதிரி ஒரு அடுக்கு மறைக்கப்பட்ட மார்கோவ் மாதிரி (எல். எச். எம். எம்) எச். எம். எம்-களின் நிலைகளைக் கொண்டுள்ளது, அங்கு மட்டத்தில் உள்ள எச். எம். எம்-கள் கண்காணிப்பு சின்னங்கள் அல்லது நிகழ்தகவு ஜெனரேட்டர்களுடன் ஒத்திருக்கின்றன. எல். எச். எம். எம்-இன் ஒவ்வொரு மட்டமும் இணையாக இயங்கும் எச். எம். எம்-களைக் கொண்டுள்ளது. எல். எச். எம். எம். இல் கொடுக்கப்பட்ட எந்த மட்டத்திலும் கண்காணிப்பு சின்னங்களின் வரிசையை உள்ளீட்டை வகுப்புகளில் ஒன்றாக வகைப்படுத்த பயன்படுத்தலாம், அங்கு ஒவ்வொரு வகுப்பும் மட்டத்தில் உள்ள ஒவ்வொரு எச். எம். எம். களுக்கும் ஒத்திருக்கிறது. இந்த வகைப்பாட்டை பின்னர் எச். எம். எம் நிலைகளுக்கு ஒரு புதிய அவதானிப்பை உருவாக்க பயன்படுத்தலாம். மிகக் குறைந்த அடுக்கில், அதாவது. நிலை, பழமையான கண்காணிப்பு சின்னங்கள் மாதிரியான செயல்முறையின் அவதானிப்புகளிலிருந்து நேரடியாக உருவாக்கப்படும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு பாதை கண்காணிப்பு பணியில் பழமையான கண்காணிப்பு சின்னங்கள் அளவிடப்பட்ட சென்சார் மதிப்புகளிலிருந்து உருவாகின்றன. இவ்வாறு எல். எச். எம். எம். இல் உள்ள ஒவ்வொரு அடுக்கிலும் அவதானிப்புகள் அடிப்படை அடுக்கின் வகைப்பாட்டிலிருந்து உருவாகின்றன, மிகக் குறைந்த அடுக்கைத் தவிர, அவதானிப்பு சின்னங்கள் கவனிக்கப்பட்ட செயல்முறையின் அளவீடுகளிலிருந்து உருவாகின்றன. அனைத்து நிலைகளையும் ஒரே நேரத்தில் கிரானுலாரிட்டியில் இயக்க வேண்டிய அவசியமில்லை. எடுத்துக்காட்டாக, கட்டமைப்பில் எந்த மட்டத்திலும் சாளரத்தைப் பயன்படுத்த முடியும், இதனால் வகைப்பாடு பல வகைப்பாடுகளின் சராசரியை எல். எச். எம். எம் அடுக்குகளின் முடிவுகளை அனுப்புவதற்கு முன்பு கவனத்தில் கொள்கிறது. வெற்றி பெற்ற HMM ஐ மட்டத்தில் உள்ளீட்டு சின்னமாக பயன்படுத்துவதற்குப் பதிலாக, LHMM இன் அடுக்குகளுக்கு முழுமையான நிகழ்தகவு விநியோகத்தை அனுப்புவதன் மூலம் அதை ஒரு நிகழ்தகவு ஜெனரேட்டராகப் பயன்படுத்த முடியும். எனவே மிகவும் சாத்தியமான எச். எம். எம் ஒரு கண்காணிப்பு சின்னமாக தேர்ந்தெடுக்கப்படும் ஒரு "வெற்றியாளர் அனைவரையும் எடுத்துக்கொள்கிறார்" மூலோபாயத்தைக் கொண்டிருப்பதற்குப் பதிலாக, எச். எம். எம். களின் வகைப்பாட்டின் நிச்சயமற்ற தன்மையைக் கணக்கிட எச். எம். எம் மட்டத்தின் மறுசுழற்சி சூத்திரத்தில் th எச். எம். எம். ஐக் கவனிப்பதற்கான சாத்தியக்கூறுகள் பயன்படுத்தப்படலாம். எனவே, மட்டத்தில் எச். எம். எம்-களின் வகைப்பாடு நிச்சயமற்றதாக இருந்தால், மட்டத்தில் எச். எம். எம்-இல் குறியிடப்பட்ட ஏ-ப்ரியோரி தகவல்களுக்கு அதிக கவனம் செலுத்த முடியும். ஒரு எல். எச். எம். எம் நடைமுறையில் ஒற்றை அடுக்கு எச். எம். எம் ஆக மாற்றப்படலாம், அங்கு அனைத்து வெவ்வேறு மாதிரிகளும் ஒன்றாக இணைக்கப்படுகின்றன. ஒரு பெரிய ஒற்றை அடுக்கு எச். எம். எம் மீது எல். எச். எம். எம் பயன்படுத்துவதன் மூலம் எதிர்பார்க்கப்படும் சில நன்மைகள் என்னவென்றால், எல். எச். எம். எம் அதிகப்படியான பொருத்துதலால் பாதிக்கப்படுவதற்கான வாய்ப்புகள் குறைவு, ஏனெனில் தனிப்பட்ட துணை கூறுகள் சிறிய அளவிலான தரவுகளில் சுயாதீனமாக பயிற்சி அளிக்கப்படுகின்றன. இதன் விளைவாக, எச். எம். எம் உடன் ஒப்பிடக்கூடிய செயல்திறனை அடைய எல். எச். எம். எம்-க்கு கணிசமாக சிறிய அளவிலான பயிற்சி தரவு தேவைப்படுகிறது. மற்றொரு நன்மை என்னவென்றால், எல். எச். எம். எம் இன் அடிப்பகுதியில் உள்ள அடுக்குகள், அவை சென்சார்களின் வகை, மாதிரி விகிதம் போன்ற சூழலில் ஏற்படும் மாற்றங்களுக்கு மிகவும் உணர்திறன் கொண்டவை. எல். எச். எம். எம் இன் உயர் அடுக்குகளை மாற்றாமல் தனித்தனியாக மீண்டும் பயிற்சி பெறலாம். மேலும் காண்க படிநிலை மறைக்கப்பட்ட மார்கோவ் மாதிரி குறிப்புகள் மறைக்கப்பட்ட மார்கோவ் மாதிரிகள்