求一段英文翻译，人工神经网络的
B. Network Pruning
Network pruning offers another approach for dynamically determining an appropriate network topology. Pruning techniques(see [40] for an excellent survey) begin by training a larger than necessary network and then eliminate weights and neurons that are deemed redundant. Constructive algorithms offer several significant advantages over pruning-based algorithms including,the ease of specification of the initial network topology,better economy in terms of training time and number of training examples, and potential for converging to a smaller network with superior generalization [27]. In this paper we will focus primarily on constructive learning algorithms. In Section IV we show how a local pruning step can be integrated into the network construction process to obtain more compact networks.
[解决办法]
点数太少，呵呵
[解决办法]
网络剪枝
网络剪枝提供了另外一种方式为动态确定一个合适的网络拓扑结构.修剪技术(见[ 40 ]极好调查) ,开始培训了超过必要的规模和网络,然后消除重量和神经被认定是多余的.建设性算法有几大优势,剪枝算法研究等,便于规范初始网络拓扑结构,更好的经济条件,训练时间和数量的实例训练,并有可能收敛到一个较小的网络优势泛化[ 27 ] .本文我们将主要侧重于建设性学习算法.第四节中,我们显示出当地修剪一步,可纳入网络化建设进程,以获得更紧凑的网络.
[解决办法]
B网络删节。
网络删节为动态确定合适的网络拓扑提供另一种方法。
删节技术(见 [40]极好调查以来)以训练开始一比必要的网络大然后消除被认为多余的重量和神经元。
有建设性的算法超过包括的基于删节的算法，便于最初网络拓扑的说明提供几个重要的优势， 就训练时间和训练例子的数量和为用占优势的概括集中于一个更小的网络的潜能而言的更好的经济 [27]。
在这篇文章里我们将主要关注有建设性的学习算法。
在IV 部分，我们显示删节的一当地人走怎样可能统一到中获得小型网络的更的网络建设过程。
[解决办法]
晕，如果这段文字也能用机器翻译解决的话，机器翻译就能横行天下了
