यह शोधपत्र प्रदर्शन अधिगम में फ़ीचर-आधारित और GAN-आधारित विधियों की तुलना करता है, और पुरस्कार कार्यों की संरचना और नीति अधिगम पर उनके प्रभावों पर ध्यान केंद्रित करता है। फ़ीचर-आधारित विधियाँ उच्च-निष्ठा गति अनुकरण के लिए उत्कृष्ट व्याख्या योग्य सघन पुरस्कार प्रदान करती हैं, लेकिन अक्सर परिष्कृत संदर्भ निरूपण की आवश्यकता होती है और असंरचित वातावरण में सामान्यीकरण के लिए संघर्ष करती हैं। दूसरी ओर, GAN-आधारित विधियाँ अंतर्निहित वितरित पर्यवेक्षण का उपयोग करती हैं जो मापनीयता और अनुकूलनशीलता को सक्षम बनाता है, लेकिन प्रशिक्षण अस्थिरताओं और स्थूल पुरस्कार संकेतों के प्रति संवेदनशील होती हैं। दोनों प्रतिमानों में हालिया प्रगति ने संरचित गति निरूपणों के महत्व पर अभिसरित किया है जो सहज संक्रमण, नियंत्रित संश्लेषण और बेहतर कार्य एकीकरण को सक्षम बनाते हैं। इस शोधपत्र में, हम तर्क देते हैं कि फ़ीचर-आधारित और GAN-आधारित विधियों के बीच का द्वंद्व तेजी से सूक्ष्म होता जा रहा है, और एक प्रतिमान को दूसरे पर हावी नहीं होना चाहिए, बल्कि कार्य-विशिष्ट प्राथमिकताओं (जैसे, निष्ठा, विविधता, व्याख्या, अनुकूलनशीलता) के आधार पर चुना जाना चाहिए। यह अध्ययन एल्गोरिथम संबंधी समझौतों और डिजाइन संबंधी विचारों को प्रस्तुत करता है, जो विधि चयन के लिए आधारभूत होते हैं, तथा प्रदर्शन अधिगम में सिद्धांत आधारित निर्णय लेने के लिए एक रूपरेखा प्रदान करते हैं।
