मैं समझता हूं कि जीनोमिक अनुक्रमों में एक छिपे हुए मार्कोव मॉडल का उपयोग कैसे किया जाता है, जैसे कि जीन की खोज। लेकिन मुझे समझ नहीं आ रहा है कि किसी विशेष मार्कोव मॉडल के साथ कैसे आया जाए। मेरा मतलब है, मॉडल कितने राज्यों में होना चाहिए? कितने संभव संक्रमण? क्या मॉडल में लूप होना चाहिए?
उन्हें कैसे पता चलेगा कि उनका मॉडल इष्टतम है?
क्या वे 10 अलग-अलग मॉडल की कल्पना करते हैं, उन 10 मॉडलों को बेंचमार्क करते हैं और सबसे अच्छा प्रकाशित करते हैं?
जवाबों:
मैं तीन मुख्य दृष्टिकोणों से परिचित हूं:
संभवतः। आप जान सकते हैं कि लेने के लिए चार आधार जोड़े हैं, और इसलिए एचएमएम के पास चार राज्य हैं। या आप यह जान सकते हैं कि अंग्रेजी में 44 स्वर हैं, और इसलिए ध्वनि पहचान मॉडल में छिपी हुई ध्वनि परत के लिए 44 राज्य हैं।
अनुमान। राज्यों की संख्या का अनुमान अक्सर पहले से लगाया जा सकता है, शायद HMM की देखी गई विशेषताओं पर सरल क्लस्टरिंग द्वारा। यदि एचएमएम संक्रमण मैट्रिक्स त्रिकोणीय है (जो अक्सर विफलता की भविष्यवाणी में होता है), तो राज्यों की संख्या प्रारंभ राज्य से अंत राज्य तक कुल समय के वितरण का आकार निर्धारित करती है।
अनुकूलन। जैसा कि आप सुझाव देते हैं, या तो कई मॉडल बनाए जाते हैं और फिट होते हैं और सबसे अच्छा मॉडल चुना जाता है। मॉडल को जोड़ने या राज्यों को आवश्यकतानुसार छोड़ने की अनुमति देने के लिए HMM सीखता है कि एक पद्धति भी अनुकूलित कर सकता है।
एक और दृष्टिकोण मॉडल से राज्यों की एक अनगिनत अनंत संख्या के साथ नमूना है। 'कितने' का जवाब तो नमूना लेने वालों के औसत से निकलेगा।