T: R^2 -> R이라는 매핑에서 [11, 7]이라는 벡터를 T에 넣게 되면 7은 무시되고 11만 입력되어서 [3, 2]*[11, 1] = 35가 되어야 하는 것 아닌지 궁금합니다(입력값이 [x_1, x_2]가 아닌 [x, 1]이므로). 따라서 이 경우에는 선형성을 만족하지 못하고, T는 선형변환이라고 부를 수 없지 않나 싶어 질문드립니다.

다만 bias가 추가된 선형변환을 하나의 행렬과 벡터의 곱으로 나타낼 수 있다는 점에서 모델 학습에서 충분히 의의가 생기지 않을까? 라는 생각이 들기는 하네요.