स्केच प्रतिनिधित्व सीखने के लिए अस्थायीता पर

arXiv:2512.04007v1 घोषणा प्रकार: नया सार: रेखाचित्र जटिल दृश्यों और वास्तविक दुनिया की वस्तुओं के सरल मानव हाथ से तैयार किए गए अमूर्त हैं। यद्यपि स्केच प्रतिनिधित्व सीखने का क्षेत्र काफी उन्नत हुआ है, फिर भी इन अभ्यावेदन की गुणवत्ता के अस्थायी पहलू की वास्तविक प्रासंगिकता को समझने में अभी भी एक अंतर है। यह कार्य इस बात की जांच करता है कि क्या रेखाचित्रों को अनुक्रमों के रूप में मानना ​​वास्तव में उचित है, साथ ही कौन से आंतरिक आदेश अधिक प्रासंगिक भूमिका निभाते हैं। नतीजे बताते हैं कि, हालांकि पारंपरिक स्थितिगत एन्कोडिंग का उपयोग अनुक्रमों के रूप में मॉडलिंग स्केच के लिए मान्य है, पूर्ण निर्देशांक लगातार सापेक्ष से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। इसके अलावा, गैर-ऑटोरेग्रेसिव डिकोडर अपने ऑटोरेग्रेसिव समकक्षों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। अंत में, अस्थायीता का महत्व विचार किए गए आदेश और मूल्यांकन किए गए कार्य दोनों पर निर्भर करता हुआ दिखाया गया।