Hierarchical hidden Markov model
درجہ بند پوشیدہ مارکوف ماڈل (ایچ ایچ ایم ایم) ایک شماریاتی ماڈل ہے جو پوشیدہ مارکوف ماڈل (ایچ ایم ایم) سے ماخوذ ہے۔ ایچ ایچ ایم ایم میں، ہر ریاست کو ایک خود مختار ممکنہ ماڈل سمجھا جاتا ہے۔ مزید واضح طور پر، ایچ ایچ ایم ایم کی ہر حالت خود ایک ایچ ایچ ایم ایم ہے۔ ایچ ایچ ایم ایم اور ایچ ایم ایم بہت سے شعبوں میں مفید ہیں، بشمول پیٹرن کی شناخت۔ پس منظر سیکھنے اور عمومی کاری کو آسان بنانے کے لیے بعض اوقات مخصوص ڈھانچوں میں ایچ ایم ایم کا استعمال کرنا مفید ہوتا ہے۔ 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 بڑے ڈھانچے میں شامل کرنا فائدہ مند ہو سکتا ہے ؛ جو، نظریاتی طور پر، بنیادی ایچ ایم ایم کے علاوہ کسی اور مسئلے کو حل کرنے کے قابل نہیں ہو سکتا ہے لیکن جب ضروری تربیتی ڈیٹا کی مقدار کی بات آتی ہے تو کچھ مسائل کو زیادہ مؤثر طریقے سے حل کر سکتا ہے۔ تفصیل درجہ بندی کے پوشیدہ مارکوف ماڈل (ایچ ایچ ایم ایم) میں، ہر ریاست کو ایک خود مختار ممکنہ ماڈل سمجھا جاتا ہے۔ مزید واضح طور پر، ایچ ایچ ایم ایم کی ہر حالت خود ایک ایچ ایچ ایم ایم ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ ایچ ایچ ایم ایم کی ریاستیں واحد مشاہداتی علامتوں کے بجائے مشاہداتی علامتوں کے سلسلے کا اخراج کرتی ہیں جیسا کہ معیاری ایچ ایم ایم ریاستوں کے معاملے میں ہوتا ہے۔ جب کسی ایچ ایچ ایم ایم میں کوئی ریاست فعال ہوتی ہے، تو وہ اپنے ممکنہ ماڈل کو فعال کرے گی، یعنی۔ یہ بنیادی ایچ ایچ ایم ایم کی حالتوں میں سے ایک کو فعال کرے گا، جو بدلے میں اس کے بنیادی ایچ ایچ ایم ایم وغیرہ کو فعال کر سکتا ہے۔ یہ عمل اس وقت تک دہرایا جاتا ہے جب تک کہ ایک خصوصی ریاست، جسے پیداواری ریاست کہا جاتا ہے، فعال نہ ہو جائے۔ صرف پیداواری ریاستیں معمول کے ایچ ایم ایم معنوں میں مشاہداتی علامتوں کا اخراج کرتی ہیں۔ جب پیداواری ریاست نے کوئی علامت خارج کی ہے، تو کنٹرول اس ریاست میں واپس آتا ہے جس نے پیداواری ریاست کو فعال کیا۔ وہ ریاستیں جو مشاہدے کی علامتوں کو براہ راست خارج نہیں کرتی ہیں انہیں اندرونی ریاستیں کہا جاتا ہے۔ اندرونی حالت کے تحت ایچ ایچ ایم ایم میں کسی ریاست کی سرگرمی کو عمودی منتقلی کہا جاتا ہے۔ عمودی منتقلی مکمل ہونے کے بعد، اسی سطح کے اندر کسی ریاست میں افقی منتقلی ہوتی ہے۔ جب افقی منتقلی ایک اختتامی حالت کی طرف لے جاتی ہے، تو HHMM میں ریاست کو کنٹرول واپس کر دیا جاتا ہے، جو درجہ بندی میں اوپر ہوتا ہے، جس نے آخری عمودی منتقلی پیدا کی۔ نوٹ کریں کہ عمودی منتقلی کے نتیجے میں پیداواری حالتوں کی ترتیب تک پہنچنے اور آخر میں اعلی سطح پر واپس آنے سے پہلے زیادہ عمودی منتقلی ہو سکتی ہے۔ اس طرح جن پیداواری ریاستوں کا دورہ کیا جاتا ہے وہ مشاہداتی علامتوں کے سلسلے کو جنم دیتے ہیں جو اعلی سطح پر ریاست کے ذریعہ "تیار" کیے جاتے ہیں۔ ایچ ایچ ایم ایم پیرامیٹرز اور ماڈل ڈھانچے کا اندازہ لگانے کے طریقے ایچ ایم ایم پیرامیٹرز کے مقابلے میں زیادہ پیچیدہ ہیں، اور دلچسپی رکھنے والے قارئین کو فائن اور دیگر کا حوالہ دیا جاتا ہے۔ (1998)۔ ایچ ایم ایم اور ایچ ایچ ایم ایم کا تعلق درجہ بندی کے ایک ہی طبقے سے ہے۔ یعنی ان کا استعمال مسائل کے ایک ہی سیٹ کو حل کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔ درحقیقت، ایچ ایچ ایم ایم کو ایک معیاری ایچ ایم ایم میں تبدیل کیا جا سکتا ہے۔ تاہم، ایچ ایچ ایم ایم مسائل کے ذیلی سیٹ کو زیادہ مؤثر طریقے سے حل کرنے کے لیے اپنے ڈھانچے کا فائدہ اٹھاتا ہے۔ ٹوپولوجی کلاسیکی ایچ ایچ ایم ایم کو پہلے سے طے شدہ ٹوپولوجی کی ضرورت ہوتی ہے، جس کا مطلب ہے کہ ذیلی ماڈلز کی تعداد اور درجہ بندی کے ڈھانچے کو پہلے سے جاننا ضروری ہے۔ سامکو اور دیگر۔ (2010) نے فیچر اسپیس سے ریاستوں کے بارے میں معلومات کا استعمال کیا (یعنی خود مارکوف ماڈل کے باہر سے) تاکہ ایک نئے ایچ ایچ ایم ایم کے لیے ٹوپولوجی کو غیر نگرانی طریقے سے بیان کیا جا سکے۔ تاہم، ایچ ایچ ایم ایم کی تعمیر کے لیے متعلقہ معلومات پر مشتمل ایسا بیرونی ڈیٹا تمام سیاق و سباق میں دستیاب نہیں ہو سکتا، مثال کے طور پر زبان کی پروسیسنگ میں۔ لیئرڈ ہائنڈ مارکوف ماڈل ہائیرارکیکل ٹیمپورل میموری حوالہ جات مزید پڑھنے کے لیے ایس۔ فائن، وائی دیکھیں۔ سنگر اور این ٹیشبی، "دی ہائیرارکیکل ہڈن مارکوف ماڈل: اینالیسس اینڈ ایپلی کیشنز"، مشین لرننگ، جلد۔ 32، پی۔ 41-62، 1998 K.Murphy اور M.Paskin۔ "ہائیرارکیکل ایچ ایم ایم میں لکیری ٹائم انفریشن"، این آئی پی ایس-01 (نیورل انفارمیشن۔ پروک۔ نظام)۔ ایچ بوئی، ڈی پھنگ اور ایس وینکٹیش۔ "ہائیرارکیکل ہڈن مارکوف ماڈلز ود جنرل اسٹیٹ ہائیرارکی"، اے اے اے آئی-04 (نیشنل کانفرنس آن آرٹیفیشل انٹیلی جنس)۔ پوشیدہ مارکوف ماڈل