2-8 fully connected NN answer 코드 중 torch.nn.Linear 질문드립니다!

안녕하세요. 강의 잘 듣고있습니다 :D

아래 코드에서 torch.nn.Linear에 해당하는 부분이 강의서 말씀해주신 aggregation에 해당되는 부분일까요? 편의상 bias 벡터는 생략된걸까요..?

class Model(torch.nn.Module) :
    def __init__(self) :
        super(Model, self).__init__()
        self.layers = torch.nn.Sequential(
            # 첫번째 레이어
            torch.nn.Linear(in_features = 128,
                                out_features = 64,
                                bias = True),
            # 첫번째 레이어의 activation 함수
            torch.nn.Tanh(),
            
            # 두번째 레이어
            torch.nn.Linear(in_features = 64,
                                out_features = 16,
                                bias = True),
            # 두번째 레이어의 activation 함수
            torch.nn.Tanh(),
            
            # 세번째 레이어
            torch.nn.Linear(in_features = 16,
                                out_features = 1,
                                bias = True),
            # 세번째 레이어의 activation 함수
            torch.nn.Sigmoid() 
        )
        
    def forward (self, x) :
        return self.layers(x)