Layered hidden Markov model
ಲೇಯರ್ಡ್ ಹಿಡನ್ ಮಾರ್ಕೋವ್ ಮಾಡೆಲ್ (ಎಲ್ಎಚ್ಎಂಎಂ) ಎಂಬುದು ಹಿಡನ್ ಮಾರ್ಕೋವ್ ಮಾಡೆಲ್ (ಎಚ್ಎಂಎಂ) ನಿಂದ ಪಡೆದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಲೇಯರ್ಡ್ ಹಿಡನ್ ಮಾರ್ಕೋವ್ ಮಾದರಿಯು (ಎಲ್. ಎಚ್. ಎಂ. ಎಂ.) ಎನ್ ಮಟ್ಟದ ಎಚ್. ಎಂ. ಎಂ. ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಐ + 1 ಮಟ್ಟದ ಎಚ್. ಎಂ. ಎಂ. ಗಳು ವೀಕ್ಷಣಾ ಚಿಹ್ನೆಗಳಿಗೆ ಅಥವಾ ಐ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಉತ್ಪಾದಕಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಎಲ್. ಎಚ್. ಎಂ. ಎಂ. ನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತವು ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ಚಲಿಸುವ ಕಿ ಎಚ್. ಎಂ. ಎಂ. ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಹಿನ್ನೆಲೆ ಎಲ್. ಎಚ್. ಎಂ. ಎಮ್ಗಳು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಾಕಷ್ಟು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಲಭ್ಯವಿದ್ದರೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಿತವಾದ ಎಚ್ಎಂಎಂ ಅನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಬಳಸಬಹುದಾದರೂ, ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಸ್ಥಿತಿ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸದಿರುವ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಅದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ HMM ಅನ್ನು ಪದರದ ರಚನೆಯಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸುವುದು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಬಹುದು, ಇದು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ, ಮೂಲ HMM ಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಯಾವುದೇ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಕಡಿಮೆ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದ ಅಗತ್ಯವಿರುವುದರಿಂದ ಕೆಲವು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು. ಲೇಯರ್ಡ್ ಹಿಡನ್ ಮಾರ್ಕೋವ್ ಮಾಡೆಲ್ (ಎ ಲೇಯರ್ಡ್ ಹಿಡನ್ ಮಾರ್ಕೋವ್ ಮಾಡೆಲ್) (ಎಲ್. ಎಚ್. ಎಂ. ಎಂ) ಎಚ್. ಎಂ. ಎಂಗಳ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿರುವ ಎಚ್. ಎಂ. ಎಂಗಳು ವೀಕ್ಷಣಾ ಚಿಹ್ನೆಗಳಿಗೆ ಅಥವಾ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಉತ್ಪಾದಕಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಎಲ್. ಎಚ್. ಎಂ. ಎಂ. ನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತವೂ ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ಚಲಿಸುವ ಎಚ್. ಎಂ. ಎಂ. ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಎಲ್. ಎಚ್. ಎಂ. ಎಂ. ನಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಹಂತದಲ್ಲಿ ವೀಕ್ಷಣೆ ಚಿಹ್ನೆಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಒಂದು ವರ್ಗವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ವರ್ಗವು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಎಚ್. ಎಂ. ಎಂ. ಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಈ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ನಂತರ ಎಚ್. ಎಂ. ಎಂ. ಗಳ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಹೊಸ ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಅತ್ಯಂತ ಕೆಳ ಪದರದಲ್ಲಿ, ಅಂದರೆ. ಮಟ್ಟದ, ಪ್ರಾಚೀನ ವೀಕ್ಷಣೆ ಚಿಹ್ನೆಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಅವಲೋಕನಗಳಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪಥದ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಚೀನ ವೀಕ್ಷಣಾ ಚಿಹ್ನೆಗಳು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಸಂವೇದಕ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಂದ ಹುಟ್ಟಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಹೀಗಾಗಿ ಎಲ್. ಎಚ್. ಎಂ. ಎಂನಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪದರದಲ್ಲೂ ಅವಲೋಕನಗಳು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಪದರದ ವರ್ಗೀಕರಣದಿಂದ ಹುಟ್ಟಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಅಳತೆಗಳಿಂದ ವೀಕ್ಷಣಾ ಚಿಹ್ನೆಗಳು ಹುಟ್ಟಿಕೊಳ್ಳುವ ಕೆಳ ಪದರವನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ. ಎಲ್ಲಾ ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಗ್ರ್ಯಾನ್ಯುಲಾರಿಟಿಯಲ್ಲಿ ಚಲಾಯಿಸುವುದು ಅನಿವಾರ್ಯವಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ರಚನೆಯ ಯಾವುದೇ ಹಂತದಲ್ಲಿ ವಿಂಡೋಯಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಣವು ಎಲ್ಎಚ್ಎಂಎಂನ ಪದರಗಳ ಮೇಲೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ರವಾನಿಸುವ ಮೊದಲು ಹಲವಾರು ವರ್ಗೀಕರಣಗಳ ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಗೆಲ್ಲುವ ಎಚ್. ಎಂ. ಎಂ. ಅನ್ನು ಕೇವಲ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಎಚ್. ಎಂ. ಎಂ. ಗೆ ಇನ್ಪುಟ್ ಚಿಹ್ನೆಯಾಗಿ ಬಳಸುವ ಬದಲು, ಎಲ್. ಎಚ್. ಎಂ. ಎಂ. ನ ಪದರಗಳ ಮೇಲೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಹಾದುಹೋಗುವ ಮೂಲಕ ಅದನ್ನು ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಉತ್ಪಾದಕವಾಗಿ ಬಳಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಹೀಗಾಗಿ ಅತ್ಯಂತ ಸಂಭಾವ್ಯ ಎಚ್. ಎಂ. ಎಂ. ಅನ್ನು ವೀಕ್ಷಣಾ ಚಿಹ್ನೆಯಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ "ವಿಜೇತನು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾನೆ" ತಂತ್ರವನ್ನು ಹೊಂದುವ ಬದಲು, ಎಚ್. ಎಂ. ಎಂ. ಗಳ ವರ್ಗೀಕರಣದಲ್ಲಿನ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಎಚ್. ಎಂ. ಎಂ. ಮಟ್ಟದ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಸೂತ್ರದಲ್ಲಿ ಎಚ್. ಎಂ. ಎಂ. ಅನ್ನು ಗಮನಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಹೀಗಾಗಿ, ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಎಚ್ಎಂಎಂಗಳ ವರ್ಗೀಕರಣವು ಅನಿಶ್ಚಿತವಾಗಿದ್ದರೆ, ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಎಚ್ಎಂಎಂನಲ್ಲಿ ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾದ ಎ-ಪ್ರಿಯೋರಿ ಮಾಹಿತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಗಮನ ಹರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಎಲ್. ಎಚ್. ಎಂ. ಎಂ. ಅನ್ನು ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಪದರದ ಎಚ್. ಎಂ. ಎಂ. ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ವಿಭಿನ್ನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ಏಕ ಪದರದ ಎಚ್. ಎಂ. ಎಂ. ಮೇಲೆ ಎಲ್. ಎಚ್. ಎಂ. ಎಂ. ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದ ಕೆಲವು ಪ್ರಯೋಜನಗಳೆಂದರೆ, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಉಪ-ಘಟಕಗಳಿಗೆ ಸಣ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುವುದರಿಂದ ಎಲ್. ಎಚ್. ಎಂ. ಎಂ. ಓವರ್ಫಿಟಿಂಗ್ನಿಂದ ಬಳಲುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಕಡಿಮೆ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಎಚ್. ಎಂ. ಎಂ. ಗೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಎಲ್. ಎಚ್. ಎಂ. ಎಂ. ಗೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಮಾಣದ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ಎಲ್ಎಚ್ಎಂಎಂನ ಕೆಳಭಾಗದಲ್ಲಿರುವ ಪದರಗಳು, ಸಂವೇದಕಗಳ ಪ್ರಕಾರ, ಮಾದರಿ ದರ ಮುಂತಾದ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಎಲ್ಎಚ್ಎಂಎಂನ ಮೇಲಿನ ಪದರಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸದೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಮರುತರಬೇತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು. ಹಿಡನ್ ಮಾರ್ಕೋವ್ ಮಾದರಿಗಳ ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಹಿಡನ್ ಮಾರ್ಕೋವ್ ಮಾದರಿಗಳ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನೂ ಸಹ ನೋಡಿ.