নোটঃ উপরোক্ত দুটি টিউটরিয়ালের সিমপ্লিসিটির জন্য এখানে bias ফ্যাক্টরক এড়িয়ে যাওয়া হচ্ছে। bias হচ্ছে ইনপুট এবং ওয়েটের গুন ফলের সাথে আরেকটি কন্সট্যান্ট টাইপ ভ্যালু যোগ করা। অর্থাৎ যদি একটি নিউরনে একটি Edge এর মাধ্যমে ইনপুট আসে x এবং এর সাথে Edge এর ওয়েট গুন হয় w তাহলে এর সাথে আরেকটি কন্সট্যান্ট (bias) b যোগ করা যেতে পারে নিউরন বা নেটওয়ার্কের নোডে। তাহলে ওই নিউরন বা নোডে উক্ত এইজ, ওয়েটের সাপেক্ষে ভ্যালু জমা হবে z, যেখানে z = wx+b. এই z কে Activation Function এর ইনপুট হিসেবে পরে ব্যবহার করা হয়। আরেকভাবে বলা যায় - weight হচ্ছে Edge বা কানেকশনের প্রোপার্টি আর bias হচ্ছে নিউরন বা নোডের প্রোপার্টি।