python - GEKKO ANN の例におけるバイアス ノード

Question

動的最適化コースのウェブページ（ https://apmonitor.com/do/index.php/Main/TCLabB ）のTCLab BのANNの例では、スクリプトでレイヤーごとのバイアスノードが指定されていますか？バイアス ノードを表す線を教えてください。不要の場合はその理由を教えてください。ありがとうございました。

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# build neural network
# -------------------------------------

nin = 2  # inputs
n1 = 2   # hidden layer 1 (linear)
n2 = 2   # hidden layer 2 (nonlinear)
n3 = 2   # hidden layer 3 (linear)
nout = 2 # outputs

# Initialize gekko models
train = GEKKO() 
dyn   = GEKKO()
model = [train,dyn]

for m in model:
    # use APOPT solver
    m.options.SOLVER = 1

    # input(s)
    m.inpt = [m.Param() for i in range(nin)]

    # layer 1 (linear)
    m.w1 = m.Array(m.FV, (nout,nin,n1))
    m.l1 = [[m.Intermediate(sum([m.w1[k,j,i]*m.inpt[j] \
            for j in range(nin)])) for i in range(n1)] \
            for k in range(nout)]

    # layer 2 (tanh)
    m.w2 = m.Array(m.FV, (nout,n1,n2))
    m.l2 = [[m.Intermediate(sum([m.tanh(m.w2[k,j,i]*m.l1[k][j]) \
            for j in range(n1)])) for i in range(n2)] \
            for k in range(nout)]

    # layer 3 (linear)
    m.w3 = m.Array(m.FV, (nout,n2,n3))
    m.l3 = [[m.Intermediate(sum([m.w3[k,j,i]*m.l2[k][j] \
            for j in range(n2)])) for i in range(n3)] \
            for k in range(nout)]

    # outputs
    m.outpt = [m.CV() for i in range(nout)]
    m.Equations([m.outpt[k]==sum([m.l3[k][i] for i in range(n3)]) \
                 for k in range(nout)])

    # flatten matrices
    m.w1 = m.w1.flatten()
    m.w2 = m.w2.flatten()
    m.w3 = m.w3.flatten()