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अंत-से-अंत सीखना
कच्चे सेंसर इनपुट (छवियां, प्रोप्रिओसेप्शन) से सीधे रोबोट क्रियाओं तक मैप करने के लिए एक एकल तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करना, हाथ से डिज़ाइन किए गए मध्यवर्ती प्रतिनिधित्व या मॉड्यूलर पाइपलाइन के बिना। अंत-से-अंत सीखना मॉड्यूलर सिस्टम की सूचना बाधा से बचता है लेकिन अधिक प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होती है और व्याख्या करना कठिन है। VLA मॉडल अंत-से-अंत रोबोट सीखने की सीमांत प्रतिनिधित्व करते हैं।