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Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है • Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है • Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है
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Artificial Intelligence Neural Networks MCQ Questions for Class 12 General

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Neural Networks Practice Questions

Showing 1-10 of 13 questions.

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Question 1/13 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Neural Networks Class 12 Level 7

तंत्रिका जाल किससे प्रेरित अवधारणा है?

Neural network is a concept inspired by what?

Explanation opens after your attempt
Correct Answer

A. मानव मस्तिष्क की कार्यप्रणाली सेWorking of the human brain

Step 1

Concept

A neural network is made of many connected units.

Step 2

Why this answer is correct

It is inspired by nerve cells in the human brain.

Step 3

Exam Tip

It is useful for learning complex patterns. चरण 1: तंत्रिका जाल कई जुड़े हुए इकाइयों से बनता है। चरण 2: इसकी प्रेरणा मानव मस्तिष्क की तंत्रिकाओं से ली गई है। चरण 3: यह जटिल ढांचे सीखने में उपयोगी होता है।

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Question 2/13 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Neural Networks Class 12 Level 7

कृत्रिम तंत्रिका जाल में परतों का क्या काम होता है?

What is the role of layers in an artificial neural network?

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Correct Answer

A. इनपुट को संसाधित कर परिणाम तक पहुंचानाTo process input and move toward output

Step 1

Concept

A neural network can have input hidden and output layers.

Step 2

Why this answer is correct

Layers process information step by step.

Step 3

Exam Tip

Finally an output is produced. चरण 1: तंत्रिका जाल में इनपुट मध्य और आउटपुट परत हो सकती हैं। चरण 2: परतें जानकारी को क्रम से संसाधित करती हैं। चरण 3: अंत में परिणाम प्राप्त होता है।

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Question 3/13 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Neural Networks Class 12 Level 8

तंत्रिका जाल में भार का सरल अर्थ क्या है?

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

Explanation opens after your attempt
Correct Answer

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

Step 1

Concept

In a neural network inputs have different influence.

Step 2

Why this answer is correct

A weight controls the amount of that influence.

Step 3

Exam Tip

These values improve during training. चरण 1: तंत्रिका जाल में इनपुट अलग-अलग प्रभाव डालते हैं। चरण 2: भार उस प्रभाव की मात्रा को नियंत्रित करता है। चरण 3: प्रशिक्षण में ये मान सुधरते हैं।

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Question 4/13 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Neural Networks Class 12 Level 8

पक्षपात मान तंत्रिका जाल में क्या मदद करता है?

What does bias value help with in a neural network?

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Correct Answer

A. निर्णय सीमा को समायोजित करने मेंIn adjusting the decision boundary

Step 1

Concept

Bias value makes a model more flexible.

Step 2

Why this answer is correct

It can help shift the decision boundary.

Step 3

Exam Tip

This can improve learning. चरण 1: पक्षपात मान प्रतिरूप को अधिक लचीला बनाता है। चरण 2: यह निर्णय सीमा को आगे पीछे करने में मदद कर सकता है। चरण 3: इससे सीखना बेहतर हो सकता है।

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Question 5/13 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Neural Networks Class 12 Level 8

सक्रियण फलन का काम क्या है?

What is the role of an activation function?

Explanation opens after your attempt
Correct Answer

A. तंत्रिका जाल में अरेखीयता जोड़नाTo add nonlinearity in a neural network

Step 1

Concept

Learning complex patterns can be hard with only simple calculation.

Step 2

Why this answer is correct

An activation function gives more power to a neural network.

Step 3

Exam Tip

It helps learn complex relationships. चरण 1: केवल सरल गणना से जटिल ढांचे सीखना कठिन हो सकता है। चरण 2: सक्रियण फलन तंत्रिका जाल को अधिक क्षमता देता है। चरण 3: इससे जटिल संबंध सीखने में मदद मिलती है।

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Question 6/13 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Neural Networks Class 12 Level 9

तंत्रिका जाल में छिपी परतों का काम क्या होता है?

What is the role of hidden layers in a neural network?

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Correct Answer

A. इनपुट से जटिल ढांचे सीखनाLearning complex patterns from input

Step 1

Concept

Hidden layers are between input and output.

Step 2

Why this answer is correct

They transform information and learn useful patterns.

Step 3

Exam Tip

Their role increases in complex tasks. चरण 1: छिपी परतें इनपुट और आउटपुट के बीच होती हैं। चरण 2: ये जानकारी को बदलकर उपयोगी ढांचे सीखती हैं। चरण 3: अधिक जटिल कार्यों में इनकी भूमिका बढ़ जाती है।

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Question 7/13 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Neural Networks Class 12 Level 9

गहन अधिगम शब्द किस बात से जुड़ा है?

What is the term deep learning related to?

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Correct Answer

A. कई परतों वाले तंत्रिका जाल सेNeural networks with many layers

Step 1

Concept

Deep learning is linked to neural networks.

Step 2

Why this answer is correct

Many layers can learn complex patterns.

Step 3

Exam Tip

It is used in image and language tasks. चरण 1: गहन अधिगम तंत्रिका जाल से जुड़ा है। चरण 2: इसमें कई परतें जटिल ढांचे सीख सकती हैं। चरण 3: चित्र और भाषा कार्यों में इसका उपयोग होता है।

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Question 8/13 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Neural Networks Class 12 Level 9

अग्र प्रसारण का सरल अर्थ क्या है?

What is the simple meaning of forward propagation?

Explanation opens after your attempt
Correct Answer

A. इनपुट से आउटपुट तक जानकारी का आगे जानाInformation moving from input to output

Step 1

Concept

A neural network first takes input.

Step 2

Why this answer is correct

Information passes through layers to the output.

Step 3

Exam Tip

This forward movement is called forward propagation. चरण 1: तंत्रिका जाल में इनपुट पहले लिया जाता है। चरण 2: जानकारी परतों से होकर आउटपुट तक जाती है। चरण 3: इसी आगे बढ़ने की प्रक्रिया को अग्र प्रसारण कहा जाता है।

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Question 9/13 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Neural Networks Class 12 Level 9

पश्च प्रसारण का उद्देश्य क्या है?

What is the purpose of backpropagation?

Explanation opens after your attempt
Correct Answer

A. त्रुटि के आधार पर भारों को सुधारनाTo adjust weights using error

Step 1

Concept

The model gives output and error is calculated.

Step 2

Why this answer is correct

Backpropagation sends error backward to adjust weights.

Step 3

Exam Tip

This can improve future predictions. चरण 1: प्रतिरूप परिणाम देता है और त्रुटि निकाली जाती है। चरण 2: पश्च प्रसारण त्रुटि को पीछे की ओर भेजकर भार सुधारता है। चरण 3: इससे अगली बार अनुमान बेहतर हो सकता है।

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Question 10/13 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Neural Networks Class 12 Level 10

तंत्रिका जाल में इनपुट परत का काम क्या है?

What is the role of the input layer in a neural network?

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Correct Answer

A. बाहरी जानकारी को जाल में लेनाTo receive outside information into the network

Step 1

Concept

In a neural network information first reaches the input layer.

Step 2

Why this answer is correct

This layer sends data to the next layers.

Step 3

Exam Tip

So it is the initial entry point. चरण 1: तंत्रिका जाल में जानकारी पहले इनपुट परत तक आती है। चरण 2: यही परत आंकड़ों को आगे की परतों तक भेजती है। चरण 3: इसलिए यह प्रारंभिक प्रवेश बिंदु है।

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