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तंत्रिका जाल किससे प्रेरित अवधारणा है?
Neural network is a concept inspired by what?
#neural network
#deep learning
#ai
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? Hint Small clue
A मानव मस्तिष्क की कार्यप्रणाली से / Working of the human brain
B कागज मोड़ने से / Folding paper
C सड़क बनाने से / Road construction
D कुर्सी रंगने से / Painting a chair
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Correct Answer
A. मानव मस्तिष्क की कार्यप्रणाली से / Working of the human brain
Step 1
Concept
तंत्रिका जाल कई जुड़े हुए इकाइयों से बनता है। / A neural network is made of many connected units.
Step 2
Why this answer is correct
इसकी प्रेरणा मानव मस्तिष्क की तंत्रिकाओं से ली गई है। / It is inspired by nerve cells in the human brain.
Step 3
Exam Tip
यह जटिल ढांचे सीखने में उपयोगी होता है। / It is useful for learning complex patterns.
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कृत्रिम तंत्रिका जाल में परतों का क्या काम होता है?
What is the role of layers in an artificial neural network?
#neural network
#layers
#deep learning
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A इनपुट को संसाधित कर परिणाम तक पहुंचाना / To process input and move toward output
B कागज को मोड़ना / To fold paper
C संगणक बंद करना / To shut down computer
D तालिका का रंग बदलना / To change table color
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Correct Answer
A. इनपुट को संसाधित कर परिणाम तक पहुंचाना / To process input and move toward output
Step 1
Concept
तंत्रिका जाल में इनपुट मध्य और आउटपुट परत हो सकती हैं। / A neural network can have input hidden and output layers.
Step 2
Why this answer is correct
परतें जानकारी को क्रम से संसाधित करती हैं। / Layers process information step by step.
Step 3
Exam Tip
अंत में परिणाम प्राप्त होता है। / Finally an output is produced.
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तंत्रिका जाल में भार का सरल अर्थ क्या है?
What is the simple meaning of weight in a neural network?
#neural network
#weights
#deep learning
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A इनपुट के प्रभाव को नियंत्रित करने वाला मान / A value that controls the influence of input
B चित्र का रंग / Color of an image
C कुर्सी का वजन ही / Only weight of chair
D फाइल का नाम / Name of a file
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Correct Answer
A. इनपुट के प्रभाव को नियंत्रित करने वाला मान / A value that controls the influence of input
Step 1
Concept
तंत्रिका जाल में इनपुट अलग-अलग प्रभाव डालते हैं। / In a neural network inputs have different influence.
Step 2
Why this answer is correct
भार उस प्रभाव की मात्रा को नियंत्रित करता है। / A weight controls the amount of that influence.
Step 3
Exam Tip
प्रशिक्षण में ये मान सुधरते हैं। / These values improve during training.
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पक्षपात मान तंत्रिका जाल में क्या मदद करता है?
What does bias value help with in a neural network?
#bias value
#neural network
#deep learning
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A निर्णय सीमा को समायोजित करने में / In adjusting the decision boundary
B संगणक बंद करने में / In shutting down computer
C चित्र मिटाने में / In deleting image
D सभी आंकड़े छिपाने में / In hiding all data
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Correct Answer
A. निर्णय सीमा को समायोजित करने में / In adjusting the decision boundary
Step 1
Concept
पक्षपात मान प्रतिरूप को अधिक लचीला बनाता है। / Bias value makes a model more flexible.
Step 2
Why this answer is correct
यह निर्णय सीमा को आगे पीछे करने में मदद कर सकता है। / It can help shift the decision boundary.
Step 3
Exam Tip
इससे सीखना बेहतर हो सकता है। / This can improve learning.
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सक्रियण फलन का काम क्या है?
What is the role of an activation function?
#activation function
#neural network
#deep learning
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A तंत्रिका जाल में अरेखीयता जोड़ना / To add nonlinearity in a neural network
B सभी आंकड़े मिटाना / To delete all data
C संगणक की आवाज घटाना / To reduce computer sound
D तालिका छिपाना / To hide a table
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Correct Answer
A. तंत्रिका जाल में अरेखीयता जोड़ना / To add nonlinearity in a neural network
Step 1
Concept
केवल सरल गणना से जटिल ढांचे सीखना कठिन हो सकता है। / Learning complex patterns can be hard with only simple calculation.
Step 2
Why this answer is correct
सक्रियण फलन तंत्रिका जाल को अधिक क्षमता देता है। / An activation function gives more power to a neural network.
Step 3
Exam Tip
इससे जटिल संबंध सीखने में मदद मिलती है। / It helps learn complex relationships.
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तंत्रिका जाल में छिपी परतों का काम क्या होता है?
What is the role of hidden layers in a neural network?
#hidden layers
#neural network
#deep learning
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A इनपुट से जटिल ढांचे सीखना / Learning complex patterns from input
B सभी आंकड़े हटाना / Removing all data
C संगणक को बंद करना / Shutting down computer
D चित्र को छिपाना / Hiding the image
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Correct Answer
A. इनपुट से जटिल ढांचे सीखना / Learning complex patterns from input
Step 1
Concept
छिपी परतें इनपुट और आउटपुट के बीच होती हैं। / Hidden layers are between input and output.
Step 2
Why this answer is correct
ये जानकारी को बदलकर उपयोगी ढांचे सीखती हैं। / They transform information and learn useful patterns.
Step 3
Exam Tip
अधिक जटिल कार्यों में इनकी भूमिका बढ़ जाती है। / Their role increases in complex tasks.
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गहन अधिगम शब्द किस बात से जुड़ा है?
What is the term deep learning related to?
#deep learning
#neural network
#ai
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A कई परतों वाले तंत्रिका जाल से / Neural networks with many layers
B केवल हाथ से नियम लिखने से / Only writing rules manually
C कागज की गहराई से / Depth of paper
D संगणक की ऊंचाई से / Height of computer
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Correct Answer
A. कई परतों वाले तंत्रिका जाल से / Neural networks with many layers
Step 1
Concept
गहन अधिगम तंत्रिका जाल से जुड़ा है। / Deep learning is linked to neural networks.
Step 2
Why this answer is correct
इसमें कई परतें जटिल ढांचे सीख सकती हैं। / Many layers can learn complex patterns.
Step 3
Exam Tip
चित्र और भाषा कार्यों में इसका उपयोग होता है। / It is used in image and language tasks.
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अग्र प्रसारण का सरल अर्थ क्या है?
What is the simple meaning of forward propagation?
#forward propagation
#neural network
#deep learning
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A इनपुट से आउटपुट तक जानकारी का आगे जाना / Information moving from input to output
B आउटपुट से कागज बनना / Output becoming paper
C सभी भार मिटना / All weights getting deleted
D संगणक का बंद होना / Computer shutting down
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Correct Answer
A. इनपुट से आउटपुट तक जानकारी का आगे जाना / Information moving from input to output
Step 1
Concept
तंत्रिका जाल में इनपुट पहले लिया जाता है। / A neural network first takes input.
Step 2
Why this answer is correct
जानकारी परतों से होकर आउटपुट तक जाती है। / Information passes through layers to the output.
Step 3
Exam Tip
इसी आगे बढ़ने की प्रक्रिया को अग्र प्रसारण कहा जाता है। / This forward movement is called forward propagation.
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पश्च प्रसारण का उद्देश्य क्या है?
What is the purpose of backpropagation?
#backpropagation
#neural network
#training
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A त्रुटि के आधार पर भारों को सुधारना / To adjust weights using error
B चित्र को सजाना / To decorate image
C संगणक की आवाज बढ़ाना / To increase computer sound
D सभी इनपुट मिटाना / To delete all inputs
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Correct Answer
A. त्रुटि के आधार पर भारों को सुधारना / To adjust weights using error
Step 1
Concept
प्रतिरूप परिणाम देता है और त्रुटि निकाली जाती है। / The model gives output and error is calculated.
Step 2
Why this answer is correct
पश्च प्रसारण त्रुटि को पीछे की ओर भेजकर भार सुधारता है। / Backpropagation sends error backward to adjust weights.
Step 3
Exam Tip
इससे अगली बार अनुमान बेहतर हो सकता है। / This can improve future predictions.
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तंत्रिका जाल में इनपुट परत का काम क्या है?
What is the role of the input layer in a neural network?
#input layer
#neural network
#deep learning
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A बाहरी जानकारी को जाल में लेना / To receive outside information into the network
B अंतिम परिणाम दिखाना / To show final result
C सभी भार मिटाना / To delete all weights
D प्रतिरूप बंद करना / To close the model
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Correct Answer
A. बाहरी जानकारी को जाल में लेना / To receive outside information into the network
Step 1
Concept
तंत्रिका जाल में जानकारी पहले इनपुट परत तक आती है। / In a neural network information first reaches the input layer.
Step 2
Why this answer is correct
यही परत आंकड़ों को आगे की परतों तक भेजती है। / This layer sends data to the next layers.
Step 3
Exam Tip
इसलिए यह प्रारंभिक प्रवेश बिंदु है। / So it is the initial entry point.
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तंत्रिका जाल में आउटपुट परत का काम क्या है?
What is the role of the output layer in a neural network?
#output layer
#neural network
#deep learning
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A अंतिम परिणाम देना / To give the final result
B सभी आंकड़े इकट्ठा करना / To collect all data
C कुर्सी बनाना / To make a chair
D संगणक रंगना / To paint computer
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Correct Answer
A. अंतिम परिणाम देना / To give the final result
Step 1
Concept
जानकारी कई परतों से गुजरती है। / Information passes through many layers.
Step 2
Why this answer is correct
अंतिम परत परिणाम प्रस्तुत करती है। / The final layer presents the result.
Step 3
Exam Tip
वर्गीकरण में यही परत वर्ग बता सकती है। / In classification this layer can tell the class.
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सक्रियण फलन तंत्रिका जाल में क्यों उपयोगी है?
Why is an activation function useful in a neural network?
#activation function
#neural network
#deep learning
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A यह जटिल संबंध सीखने में मदद करता है / It helps learn complex relationships
B यह सभी आंकड़े मिटाता है / It deletes all data
C यह संगणक बंद करता है / It shuts down computer
D यह चित्र छिपाता है / It hides images
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Correct Answer
A. यह जटिल संबंध सीखने में मदद करता है / It helps learn complex relationships
Step 1
Concept
वास्तविक समस्याओं में संबंध सरल रेखा जैसे नहीं होते। / Real problems do not always have simple linear relations.
Step 2
Why this answer is correct
सक्रियण फलन तंत्रिका जाल को जटिल ढांचे सीखने में मदद करता है। / Activation functions help neural networks learn complex patterns.
Step 3
Exam Tip
इसलिए यह गहन अधिगम में महत्वपूर्ण है। / So they are important in deep learning.
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भार और पक्षपात प्रशिक्षण में क्यों बदलते हैं?
Why do weights and bias change during training?
#weights
#bias
#model training
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A त्रुटि कम करके बेहतर अनुमान पाने के लिए / To reduce error and get better predictions
B आंकड़ों को छिपाने के लिए / To hide data
C संगणक का रंग बदलने के लिए / To change computer color
D सभी परिणाम मिटाने के लिए / To delete all results
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Correct Answer
A. त्रुटि कम करके बेहतर अनुमान पाने के लिए / To reduce error and get better predictions
Step 1
Concept
प्रशिक्षण में प्रतिरूप अनुमान देता है और त्रुटि मापी जाती है। / During training the model predicts and error is measured.
Step 2
Why this answer is correct
भार और पक्षपात को सुधारकर त्रुटि कम की जाती है। / Weights and bias are adjusted to reduce error.
Step 3
Exam Tip
इससे अगला अनुमान बेहतर हो सकता है। / This can improve the next prediction.
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