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Subjects
Class 12 Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 6: Understanding Neural Networks Easy Level 10

सक्रियण फलन तंत्रिका जाल में क्यों उपयोगी है?

Why is an activation function useful in a neural network?

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

A. यह गैर-रैखिकता जोड़कर जटिल संबंधों को सीखने में मदद करता हैIt helps learn complex relationships by adding nonlinearity

Explanation

Simple Explanation

सक्रियण फलन न्यूरॉन के आउटपुट में गैर-रैखिकता जोड़ता है। इससे तंत्रिका जाल केवल सीधी रेखा जैसे संबंधों तक सीमित नहीं रहता और जटिल पैटर्न सीख सकता है। आंकड़े मिटाना, नेटवर्क बंद करना या चित्र छिपाना सक्रियण फलन के कार्य नहीं हैं। परीक्षा टिप: सक्रियण फलन का मुख्य संबंध गैर-रैखिकता और जटिल पैटर्न सीखने से याद रखें। / An activation function introduces nonlinearity into a neuron's output. This allows a neural network to learn complex patterns instead of being limited to simple linear relationships. Deleting data, shutting down the network, or hiding images is not the role of an activation function. Exam tip: associate activation functions primarily with nonlinearity and learning complex patterns.

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सक्रियण फलन तंत्रिका जाल में क्यों उपयोगी है? / Why is an activation function useful in a neural network?

Correct Answer: A. यह गैर-रैखिकता जोड़कर जटिल संबंधों को सीखने में मदद करता है / It helps learn complex relationships by adding nonlinearity. Explanation: सक्रियण फलन न्यूरॉन के आउटपुट में गैर-रैखिकता जोड़ता है। इससे तंत्रिका जाल केवल सीधी रेखा जैसे संबंधों तक सीमित नहीं रहता और जटिल पैटर्न सीख सकता है। आंकड़े मिटाना, नेटवर्क बंद करना या चित्र छिपाना सक्रियण फलन के कार्य नहीं हैं। परीक्षा टिप: सक्रियण फलन का मुख्य संबंध गैर-रैखिकता और जटिल पैटर्न सीखने से याद रखें। / An activation function introduces nonlinearity into a neuron's output. This allows a neural network to learn complex patterns instead of being limited to simple linear relationships. Deleting data, shutting down the network, or hiding images is not the role of an activation function. Exam tip: associate activation functions primarily with nonlinearity and learning complex patterns.