我正在尝试在 C# 中实现增强拓扑的神经进化。我遇到了经常性连接的问题。我知道，对于循环连接，输出基本上是暂时移位的。
http://i.imgur.com/FQYjCLZ.png
在链接的图像中，我展示了一个非常简单的神经网络，它有2 个输入、3 个隐藏节点和一个输出。如果没有激活函数或传递函数，我认为它会被评估为：
n3[t] = (i1[t]*a + n6[t-1]*e)*d + i2[t]*b*c) * f
但是，我很难弄清楚如何识别链接 e 是循环连接的事实。我读到的关于 NEAT 的论文展示了 XOR 问题和双极无速度问题的最小解是如何具有循环连接的。
如果您有固定的拓扑结构，这似乎相当简单，因为您可以自己分析拓扑结构，并确定需要延迟哪些连接。
您将如何准确识别这些联系？