উইকিপিডিয়া থেকে
ডায়নামিক বায়েশিয়ান নেটওয়ার্ক (ডিবিএন) একটি বেইশিয়ান নেটওয়ার্ক যা সংলগ্ন সময়ের পদক্ষেপগুলিতে একে অপরের সাথে ভেরিয়েবল সম্পর্কিত। এটি প্রায়শই একটি টু-টাইমসলাইস বিএন বলা হয় কারণ এটি বলছে যে টি সময়ে যে কোনও সময়ে, ভেরিয়েবলের মান অভ্যন্তরীণ রেজিস্ট্রার এবং তাত্ক্ষণিক পূর্বের মান (সময় টি -১) থেকে গণনা করা যায় । ডিবিএনগুলি রোবোটিক্সগুলিতে প্রচলিত এবং ডেটা মাইনিং অ্যাপ্লিকেশনগুলির বিস্তৃত সম্ভাবনা দেখিয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, এগুলি স্পিচ স্বীকৃতি, প্রোটিন সিকোয়েন্সিং এবং বায়োইনফরম্যাটিকসে ব্যবহৃত হয়েছে। ডিবিএন লুকানো মার্কভ মডেলস এবং কালম্যান ফিল্টারগুলির সমতুল্য সমাধান প্রস্তুত করে দেখিয়েছে।
- আমি ভাবছিলাম যে "তাত্ক্ষণিক পূর্বের মান (সময় টি -১)" মানে কোনও ডিবিএন-তে সময় সূচকটি সর্বদা বিযুক্ত থাকে?
- "টাইম টাইমের যে কোনও মুহুর্তে কোনও ভেরিয়েবলের মান অভ্যন্তরীণ রেজিস্ট্রারগুলি থেকে গণনা করা যেতে পারে এবং তাত্ক্ষণিক পূর্বের মান (সময় টি -১)" মানে কোনও ডিবিএন একটি বিচ্ছিন্ন-সময় মার্কভ প্রক্রিয়া?
যদি আমি সঠিকভাবে বুঝতে পারি তবে এইচএমএম হ'ল একটি বিচ্ছিন্ন সময়ের মার্কোভ প্রক্রিয়াও, যদি একই সাথে রাজ্য থেকে আউটপুট উপেক্ষা করে। সুতরাং আমি ভাবছি এইচএমএম এবং ডিবিএন যদি একই ধারণা হয়? তবে উইকিপিডিয়ায় আর একটি নিবন্ধ বলেছে
লুকানো মার্কভ মডেল (এইচএমএম) একটি স্ট্যাটিস্টিকাল মার্কভ মডেল, যেখানে সিস্টেমটি মডেল করা হচ্ছে এমনটি মার্কভ প্রক্রিয়া হিসাবে অব্যবহৃত (লুকানো) রাজ্যযুক্ত বলে ধরে নেওয়া হয়। একটি এইচএমএমকে সবচেয়ে সহজ গতিশীল বায়েশিয়ান নেটওয়ার্ক হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে।
এবং প্রথম নিবন্ধের আরও একটি উদ্ধৃতি রয়েছে :
ডিবিএন লুকানো মার্কভ মডেলস এবং কালম্যান ফিল্টারগুলির সমতুল্য সমাধান প্রস্তুত করে দেখিয়েছে।
ধন্যবাদ!