And then we can consider the input as a vector of n + 1 dimensional vector, where the last dimension n + 1th dimension will be kept as always 1. And then and also the weight is also an n + 1 dimensional weights where the bias is included as the n + 1th part as w0. Here as you can see, and then it becomes simply a linear operation.
और फिर हम इनपुट को n + 1 डिमिन्शनल वेक्टर के वेक्टर के रूप में मान सकते हैं, जहां अंतिम डिमिन्शन n+1 th डिमिन्शन को हमेशा 1 रखा जाएगा| और फिर वेट भी n + 1 डिमिन्शनल वेट है जहां बाइअस को w0 के रूप में n + 1 th भाग के रूप में शामिल किया गया है। यहां जैसा कि आप देख सकते हैं, और फिर यह एक लिन्इअ ऑपरेशन बन जाता है।