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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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feature learning MCQ Questions for Class 12

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1 questions tagged with feature learning.

Question 1/1 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 6: Understanding 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 प्रतिरूप सीखनाLearning complex patterns from input

Explanation

Simple Explanation

छिपी परतें इनपुट और आउटपुट परतों के बीच स्थित होती हैं। इनके न्यूरॉन भार और सक्रियण फलन की सहायता से इनपुट विशेषताओं को क्रमशः बदलकर उपयोगी तथा जटिल प्रतिरूप सीखते हैं। केवल कच्चा इनपुट ग्रहण करना इनपुट परत का काम है, जबकि अंतिम वर्गीकरण या पूर्वानुमान सामान्यतः आउटपुट परत करती है। परीक्षा-युक्ति: इनपुट परत डेटा लेती है, छिपी परतें विशेषताएँ सीखती हैं और आउटपुट परत परिणाम देती है। / Hidden layers lie between the input and output layers. Using weights and activation functions, their neurons transform input features step by step to learn useful and complex patterns. Only receiving raw input is the role of the input layer, while producing the final classification or prediction is generally the role of the output layer. Exam tip: remember the sequence—input layer receives data, hidden layers learn features, and the output layer gives the result.

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