देखो एक्स बार थ्योरी जो है एक ऐसी सेंठेतिक थ्योरी जो हर फ्रेज नाउन फ्रेज फ्रेज बी पी प्रपोजीसनल फ्रेज पीपी
को एक कॉमन स्ट्रक्चर में दिखाती है हर फ्रेज के तीन लेवल होते हैं हेड इंटरमीडियट लेवल जिसको एक्स से डिनोट किया जाता है और मैक्सिमल प्रोजेक्सन जिसको एक्स पी से डिनोट किया जाता है
अब हर लैंग्वेज में हेड का पोजीशन सेम नहीं होता इसी बेसिस पर हम हेड इनिसियल और हेड फाइनल लैंग्वेजेज को अलग करते हैं
अब हेड इनिसियल क्या होता है जैसे इंग्लिश में हमने बोला कि जो इसका वर्ब वर्ब फ्रेज है ईट एपल्स
और इसका प्रेपोजिसन्ल फ्रेज है इन द रूम यहाँ हेड जो है ईट इन सेंटेंस का स्टार्टिंग में आता है उसके बाद कॉम्प्लीमेंट इसलिए इसे हेड इनिशियल बोलते हैं मतलब हेड सबसे पहले आता है
अब इसके बाद हेड फाइनल क्या होता है जैसे जापानीज या हिंदी में जो वर्ब फ्रेज होता है वो होता है सेब खाया
और प्रीपोजिसनल फ्रेज होता है वो होता है घर के अंदर यहाँ कॉम्प्लीमेंट पहले आता है और हेड बाद में आता है इसलिए हेड फाइनल कहलाता है
सब एक्स बार थ्योरी में इसका क्या रोल है कि एक्स बार थ्योरी खुद में न्यूट्रल होती है वो बस ये बोलती है कि स्ट्रक्चर एक्स पी
जो है वो एक्स या हेड प्लस कॉम्प्लीमेंट होगा पर जब हम रियल वर्ड लैंग्वेज कम्पेयर करते तो हमें एक पैरामीटर ऐड करना पड़ता है जैसे बोलते हेड डायरेक्शनलिटी पैरामीटर
इसका मतलब ये होता है कि हर लैंग्वेज डिसाइड करती है हेड पहले आएगा या हेड बाद में आएगा
मतलब हेड इनिशियल पहले आएगा या हेड फाइनल आएगा बाद में आएगा ये पैरामीटर लैंग्वेज के वर्ड आर्डर फ्रेज स्ट्रक्चर और इवेन सेंटेंस प्रोसेसिंग को डीप्ली एफेक्ट करता है
मार्कर चे मोन्टेकार्लो ये जो मेथड होता है ये सैंपलिंग बेस्ड एप्रोच यूज़ करता है आप पोस्टेरियर डिस्ट्रीब्यूशन से डायरेक्ट सैंपल लेते हैं लेकिन वो सैंपल एक मार्कअप चैन के फॉर्म में जेनेरेट होते हैं जो टाइम के साथ टारगेट पोस्चीजर पे कनवर्ट होता है
अब जो एमसीएमसी के मेथड जैसे मेट्रोपलिस हैशटेन गिव्स सैंपलिंग या मेलटेलियन मोंटे कार्लो पोस्टेरियर का एस्सेम पॉट
एसएम पॉट टॉक टिकली एक्जैक्ट अप्प्रोक्सिमेशन देते हैं मतलब अगर आपके पास एनफ टाइम हो तो रिजल्ट ट्रू पोस्टेरियर के बहुत करीब होगा
लेकिन इसका जो है ट्रेड ऑफ है कम्प्यूटेशनल कॉस्ट और कन्वर्जेन्स टैंक हाई डाईमेंशनल या कॉम्प्लेक्स मॉडल में एमसीएमसी स्लो हो जाता है और कनवर्जन डिटेक्ट करना भी ट्रिकी हो जाता है
फिर अगर हम बात करें कि वैरिएशनल इन्फ्लुएन्स
तो वीआइ एक ऑप्टिमाइजेशन बेस्ड एप्रोच होता है इसमें क्या होता है कि हम प्रोसीजर डिस्ट्रीब्यूशन को एक सिम्पलाई फैमिली ऑफ़ डिस्ट्रीब्यूशन
से एपरॉक्सीमेट करते हैं और फिर केयर डायवर्सन मिनीमाइज करके बेस्ट फिर डिस्ट्रीब्यूशन निकालते हैं इसका ये बिग्गेस्ट एडवांटेज ये होता है स्पीड
मच फास्टर दैन एमसी एमसी
स्पेशली फॉर लार्जर डेटा सेट और डीप मॉडल्स लेकिन वीआई एप्रोक्सिमशन क्वालिटी में ट्रेड ऑफ करता है क्योंकि जो डिस्ट्रीब्यूशन फैमिली आप चूज करते हैं वो पोस्टेरियर के काम्प्लेक्स स्ट्रक्चर को फुल्ली कैप्चर नहीं कर पाती
अब इसमें से चूज कौन सा करें
एमसीएमसी प्रिफर करते हैं जब तो उसमें आपको क्या होता है की जब आपको हाई प्रोसीजर में चाहिए उसमें मॉडल रेलटीबली स्माल या मीडियम साइज का हो कम्प्यूटेशनल रिसोर्सेज अवेलेबल हो लेकिन हम लोग जब वीआई प्रिफर करते हैं
उसमें आपको फ़ास्ट स्केलेबल इन्फ़्लुएंस चाहिए लार्ज स्केल मॉडल के साथ काम कर रहे होना चाहिए आपके प्रोसीजर का एक रफ़ बट क्विक ऐस्टीमेट होना चाहिए तो सिंपल लैंग्वेज में अगर देखा जाए तो एमएसीएमसी जो है स्लो बट रिलाएबल सैंपल्स देते हैं और वीआई जो है फ़ास्ट बट एप्रोक्सिमेट डिस्ट्रीब्यूशन देते हैं
तो अकसर हाइब्रिड अप्रोचेच भी यूज होते हैं जैसे स्टोकॉस्टिक वरिएशनल इनफरेंस हो या एमसीएमसी वोम्ब स्टार्ट विद वीआई जहाँ दोनों का लेवरेज किया जाता है