A. इनपुट से जटिल ढांचे सीखना/Learning 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।
A. कई परतों वाले तंत्रिका जाल से/Neural 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।
A. इनपुट से आउटपुट तक जानकारी का आगे जाना/Information 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।
A. त्रुटि के आधार पर भारों को सुधारना/To 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।
