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在前馈神经网络中,任意两个神经元之间都可以存在连接,包括神经元的跨层连接,为了适应这种灵活而又复杂的拓扑结构,引入“拓扑排序”(算法1)和“偏序”,并提出了前馈神经网络的BP学习算法(算法2),自构形学习算法(算法5)。上述的稀疏化算法,不仅要修改已有的连接权值与阈值,还要建立新的连接。实验结果表明,这些稀疏化算法都能够有效地稀疏化前馈神经网络。