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

पक्षपात मान तंत्रिका जाल में क्या मदद करता है?

What does bias value help with in a neural network?

Author: Muft Shiksha Editorial Team Published: Updated:
Correct answer and explanation
Correct Answer

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

Explanation

Simple Explanation

पक्षपात मान न्यूरॉन के भारित इनपुट में एक अतिरिक्त पद जोड़ता है। इससे सक्रियण सीमा बदलती है और मॉडल निर्णय सीमा को स्थानांतरित या समायोजित कर सकता है। सक्रियण फलन, भारों का प्रारंभिक मान और अधिगम दर अलग-अलग घटक या हाइपरपैरामीटर हैं। परीक्षा-युक्ति: bias को उस समायोजन के रूप में याद रखें जो सभी इनपुट शून्य होने पर भी न्यूरॉन के आउटपुट को प्रभावित कर सकता है। / A bias value adds an additional term to a neuron's weighted input. This changes the activation threshold, allowing the model to shift or adjust its decision boundary. Choosing the activation function, initializing weights, and setting the learning rate are separate components or hyperparameters. Exam tip: remember bias as an adjustable offset that can affect a neuron's output even when all inputs are zero.

Short Link https://muftshiksha.com/q/634

Question me issue ya doubt hai?

Answer, explanation, typing mistake ya suggestion directly hamari team ko bhejein. 📱Helpline (Call / WhatsApp): +91 7272824365

Continue practising

Related Artificial Intelligence Questions

इसी subject के 10 चुने हुए सवाल

10 MCQs
  1. जलवायु के लिए व्यक्तिगत योगदान का अच्छा उदाहरण क्या है?
  2. कक्षा में पौधा लगाना किस भावना को बढ़ाता है?
  3. सौर ऊर्जा से चलने वाला स्ट्रीट लाइट किसका उदाहरण है?
  4. भविष्य की पीढ़ियों के लिए संसाधन बचाना किस विचार से जुड़ा है?
  5. संसाधनों का नैतिक उपयोग किस बात पर जोर देता है?
  6. हरित आदतों को ट्रैक करने से क्या लाभ है?
  7. व्यक्तिगत हरित कार्य योजना में क्या शामिल हो सकता है?
  8. पर्यावरण स्वयंसेवक क्या करता है?
  9. स्कूल में पर्यावरण अभियान का उद्देश्य क्या हो सकता है?
  10. सामुदायिक बगीचा किसका अच्छा उदाहरण है?

Related Artificial Intelligence Learning Links

Artificial Intelligence Subject

Level-wise subject practice

Part B: Subject Specific Skills Quiz

Chapter-wise MCQ practice

Search Similar MCQs

Find related questions

Daily Challenge

Fresh quiz practice
FAQs

Artificial Intelligence Answer, Explanation and Revision Hints

पक्षपात मान तंत्रिका जाल में क्या मदद करता है? / What does bias value help with in a neural network?

Correct Answer: A. निर्णय सीमा को समायोजित करने में / In adjusting the decision boundary. Explanation: पक्षपात मान न्यूरॉन के भारित इनपुट में एक अतिरिक्त पद जोड़ता है। इससे सक्रियण सीमा बदलती है और मॉडल निर्णय सीमा को स्थानांतरित या समायोजित कर सकता है। सक्रियण फलन, भारों का प्रारंभिक मान और अधिगम दर अलग-अलग घटक या हाइपरपैरामीटर हैं। परीक्षा-युक्ति: bias को उस समायोजन के रूप में याद रखें जो सभी इनपुट शून्य होने पर भी न्यूरॉन के आउटपुट को प्रभावित कर सकता है। / A bias value adds an additional term to a neuron's weighted input. This changes the activation threshold, allowing the model to shift or adjust its decision boundary. Choosing the activation function, initializing weights, and setting the learning rate are separate components or hyperparameters. Exam tip: remember bias as an adjustable offset that can affect a neuron's output even when all inputs are zero.