Layered hidden Markov model
پرتوں والا پوشیدہ مارکوف ماڈل (ایل ایچ ایم ایم) ایک شماریاتی ماڈل ہے جو پوشیدہ مارکوف ماڈل (ایچ ایم ایم) سے ماخوذ ہے۔ ایک پرتوں والا پوشیدہ مارکوف ماڈل (ایل ایچ ایم ایم) ایچ ایم ایم کی این سطحوں پر مشتمل ہوتا ہے، جہاں سطح i + 1 پر ایچ ایم ایم سطح i پر مشاہداتی علامتوں یا امکانی جنریٹرز سے مطابقت رکھتے ہیں۔ ایل ایچ ایم ایم کی ہر سطح I متوازی طور پر چلنے والے کی ایچ ایم ایم پر مشتمل ہوتی ہے۔ پس منظر والے ایل ایچ ایم ایم بعض اوقات مخصوص ڈھانچوں میں مفید ہوتے ہیں کیونکہ وہ سیکھنے اور عمومی بنانے میں سہولت فراہم کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، اگرچہ مکمل طور پر جڑا ہوا ایچ ایم ایم ہمیشہ استعمال کیا جا سکتا ہے اگر کافی تربیتی ڈیٹا دستیاب ہو، لیکن صوابدیدی ریاستی منتقلی کی اجازت نہ دے کر ماڈل کو محدود کرنا اکثر مفید ہوتا ہے۔ اسی طرح ایچ ایم ایم کو ایک پرت دار ڈھانچے میں شامل کرنا فائدہ مند ہو سکتا ہے جو، نظریاتی طور پر، کسی بھی ایسے مسئلے کو حل کرنے کے قابل نہیں ہو سکتا جو بنیادی ایچ ایم ایم نہیں کر سکتا، لیکن کچھ مسائل کو زیادہ مؤثر طریقے سے حل کر سکتا ہے کیونکہ کم تربیتی ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے۔ پرتوں والا پوشیدہ مارکوف ماڈل ایک پرتوں والا پوشیدہ مارکوف ماڈل (ایل ایچ ایم ایم) ایچ ایم ایم کی سطحوں پر مشتمل ہوتا ہے جہاں سطح پر موجود ایچ ایم ایم مشاہداتی علامتوں یا سطح پر امکانی جنریٹرز سے مطابقت رکھتے ہیں۔ ایل ایچ ایم ایم کی ہر سطح متوازی طور پر چلنے والے ایچ ایم ایم پر مشتمل ہوتی ہے۔ ایل ایچ ایم ایم میں کسی بھی سطح پر مشاہداتی علامتوں کا ایک سلسلہ ان پٹ کو کسی ایک کلاس میں درجہ بندی کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، جہاں ہر کلاس سطح پر ہر ایک ایچ ایم ایم سے مطابقت رکھتی ہے۔ اس درجہ بندی کو پھر ایچ ایم ایم کی سطح کے لیے ایک نیا مشاہدہ پیدا کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ سب سے نچلی پرت پر، یعنی۔ سطح، ابتدائی مشاہدے کی علامتیں براہ راست ماڈل شدہ عمل کے مشاہدات سے تیار کی جائیں گی۔ مثال کے طور پر، ٹریکجٹری ٹریکنگ ٹاسک میں قدیم مشاہدے کی علامتیں مقداری سینسر اقدار سے پیدا ہوتی ہیں۔ اس طرح ایل ایچ ایم ایم کی ہر پرت پر مشاہدات بنیادی پرت کی درجہ بندی سے پیدا ہوتے ہیں، سوائے سب سے نچلی پرت کے جہاں مشاہداتی علامتیں مشاہدہ شدہ عمل کی پیمائش سے پیدا ہوتی ہیں۔ تمام سطحوں کو ایک ہی وقت میں گرینولرٹی پر چلانا ضروری نہیں ہے۔ مثال کے طور پر، ڈھانچے میں کسی بھی سطح پر ونڈو کا استعمال ممکن ہے تاکہ درجہ بندی نتائج کو ایل ایچ ایم ایم کی تہوں تک پہنچانے سے پہلے کئی درجہ بندی کی اوسط کو مدنظر رکھے۔ صرف جیتنے والے ایچ ایم ایم کو سطح پر ایچ ایم ایم کے لیے ان پٹ علامت کے طور پر استعمال کرنے کے بجائے اسے ایل ایچ ایم ایم کی تہوں پر مکمل امکان کی تقسیم کو منتقل کرکے امکان جنریٹر کے طور پر استعمال کرنا ممکن ہے۔ اس طرح "ونر ٹیک آل" حکمت عملی کے بجائے جہاں سب سے زیادہ ممکنہ ایچ ایم ایم کو مشاہدے کی علامت کے طور پر منتخب کیا جاتا ہے، ایچ ایم ایم کے مشاہدے کا امکان ایچ ایم ایم کی سطح کے ریکرشن فارمولے میں استعمال کیا جا سکتا ہے تاکہ سطح پر ایچ ایم ایم کی درجہ بندی میں غیر یقینی صورتحال کو مدنظر رکھا جا سکے۔ اس طرح، اگر سطح پر ایچ ایم ایم کی درجہ بندی غیر یقینی ہے، تو سطح پر ایچ ایم ایم میں انکوڈ کردہ اے-پریوری معلومات پر زیادہ توجہ دینا ممکن ہے۔ ایک ایل ایچ ایم ایم کو عملی طور پر ایک واحد پرت والے ایچ ایم ایم میں تبدیل کیا جا سکتا ہے جہاں تمام مختلف ماڈلز کو ایک ساتھ جوڑ دیا جاتا ہے۔ ایک بڑی واحد پرت ایچ ایم ایم پر ایل ایچ ایم ایم کے استعمال سے کچھ فوائد جن کی توقع کی جا سکتی ہے وہ یہ ہے کہ ایل ایچ ایم ایم کے زیادہ فٹ ہونے کا امکان کم ہوتا ہے کیونکہ انفرادی ذیلی اجزاء کو چھوٹی مقدار میں ڈیٹا پر آزادانہ طور پر تربیت دی جاتی ہے۔ اس کا نتیجہ یہ ہے کہ ایچ ایم ایم کے مقابلے میں کارکردگی حاصل کرنے کے لیے ایل ایچ ایم ایم کے لیے نمایاں طور پر کم مقدار میں تربیتی ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے۔ ایک اور فائدہ یہ ہے کہ ایل ایچ ایم ایم کے نچلے حصے کی پرتیں، جو ماحول میں ہونے والی تبدیلیوں جیسے سینسر کی قسم، نمونے لینے کی شرح وغیرہ کے لیے زیادہ حساس ہوتی ہیں۔ ایل ایچ ایم ایم کی اونچی تہوں کو تبدیل کیے بغیر الگ سے دوبارہ تربیت دی جا سکتی ہے۔ ہائیرارکیکل پوشیدہ مارکوف ماڈل حوالہ جات پوشیدہ مارکوف ماڈل بھی دیکھیں۔