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Subjects
Class 12 Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 6: Understanding Neural Networks Easy Level 7

तंत्रिका जाल किससे प्रेरित अवधारणा है?

Neural network is a concept inspired by what?

Author: Muft Shiksha Editorial Team Published: Updated:
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Correct Answer

A. मानव मस्तिष्क में परस्पर जुड़ी तंत्रिका कोशिकाओं की कार्यप्रणालीThe functioning of interconnected nerve cells in the human brain

Explanation

Simple Explanation

तंत्रिका जाल मानव मस्तिष्क की परस्पर जुड़ी तंत्रिका कोशिकाओं (न्यूरॉन्स) से प्रेरित मॉडल है। इसमें कृत्रिम न्यूरॉन आपस में जुड़े होते हैं और उदाहरणों से पैटर्न सीखने के लिए उनके संबंधों के भार बदलते हैं। कंप्यूटर का निर्देश चक्र क्रमिक निर्देशों का निष्पादन है, इसलिए वह तंत्रिका जाल की मूल प्रेरणा नहीं है। परीक्षा टिप: न्यूरल नेटवर्क के लिए ‘न्यूरॉन’, ‘कनेक्शन’ और ‘वेट’ शब्द याद रखें। / A neural network is modelled on interconnected nerve cells (neurons) in the human brain. Its artificial neurons are connected, and the weights of these connections are adjusted to learn patterns from examples. A CPU instruction cycle executes instructions sequentially; it is not the biological inspiration for neural networks. Exam tip: Associate neural networks with neurons, connections, and weights.

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तंत्रिका जाल किससे प्रेरित अवधारणा है? / Neural network is a concept inspired by what?

Correct Answer: A. मानव मस्तिष्क में परस्पर जुड़ी तंत्रिका कोशिकाओं की कार्यप्रणाली / The functioning of interconnected nerve cells in the human brain. Explanation: तंत्रिका जाल मानव मस्तिष्क की परस्पर जुड़ी तंत्रिका कोशिकाओं (न्यूरॉन्स) से प्रेरित मॉडल है। इसमें कृत्रिम न्यूरॉन आपस में जुड़े होते हैं और उदाहरणों से पैटर्न सीखने के लिए उनके संबंधों के भार बदलते हैं। कंप्यूटर का निर्देश चक्र क्रमिक निर्देशों का निष्पादन है, इसलिए वह तंत्रिका जाल की मूल प्रेरणा नहीं है। परीक्षा टिप: न्यूरल नेटवर्क के लिए ‘न्यूरॉन’, ‘कनेक्शन’ और ‘वेट’ शब्द याद रखें। / A neural network is modelled on interconnected nerve cells (neurons) in the human brain. Its artificial neurons are connected, and the weights of these connections are adjusted to learn patterns from examples. A CPU instruction cycle executes instructions sequentially; it is not the biological inspiration for neural networks. Exam tip: Associate neural networks with neurons, connections, and weights.