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Subjects
Class 12 Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 6: Understanding Neural Networks Easy Level 8

तंत्रिका जाल में भार का सरल अर्थ क्या है?

What is the simple meaning of weight in a neural network?

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

A. इनपुट के प्रभाव को नियंत्रित करने वाला मानA value that controls the influence of an input

Explanation

Simple Explanation

तंत्रिका जाल में भार किसी इनपुट के प्रभाव या महत्त्व को नियंत्रित करता है। प्रशिक्षण के दौरान इन भारों के मान बदले जाते हैं, ताकि जाल सही परिणाम देना सीख सके। विकल्प B गलत है, क्योंकि भार इनपुट की संख्या नहीं बताता। परीक्षा में याद रखें: भार इनपुट को गुणांक की तरह प्रभावित करता है। / In a neural network, a weight controls the influence or importance of an input. During training, these weight values are adjusted so that the network can learn to produce better results. Option B is incorrect because a weight does not indicate the number of inputs. Exam tip: remember that a weight acts like a coefficient applied to an input.

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Correct Answer: A. इनपुट के प्रभाव को नियंत्रित करने वाला मान / A value that controls the influence of an input. Explanation: तंत्रिका जाल में भार किसी इनपुट के प्रभाव या महत्त्व को नियंत्रित करता है। प्रशिक्षण के दौरान इन भारों के मान बदले जाते हैं, ताकि जाल सही परिणाम देना सीख सके। विकल्प B गलत है, क्योंकि भार इनपुट की संख्या नहीं बताता। परीक्षा में याद रखें: भार इनपुट को गुणांक की तरह प्रभावित करता है। / In a neural network, a weight controls the influence or importance of an input. During training, these weight values are adjusted so that the network can learn to produce better results. Option B is incorrect because a weight does not indicate the number of inputs. Exam tip: remember that a weight acts like a coefficient applied to an input.