Мережа Хопфілда, винайдена фізиком Джоном Хопфілдом, є модель того, як нейрони зберігають і обробляють спогади. Ми навчимося реалізувати цю модель, навчимо її запам'ятовувати зображення та відновлювати зображення з пам'яті.
Мережа Хопфілда є тип рекурентної пам'яті з адресацією вмісту в інформатиці. Це повністю автоасоціативна архітектура з симетричними вагами та бінарними пороговими вузлами. Ця мережа має здатність трансформуватися через переходи в різні стани, поки не стабілізується.
Модель Хопфілда (226) , складається з мережі з N нейронів, позначених меншим індексом i, з 1≤i≤N. Подібно до деяких попередніх моделей (335; 304; 549), нейрони в моделі Хопфілда мають лише два стани. Нейрон i перебуває у стані «ON», якщо його змінна стану приймає значення Si=+1, і «OFF» (мовчить), якщо Si=-1.
Мережі Хопфілда [Hopfield 1982] є рекурентні нейронні мережі з динамічними траєкторіями, що сходяться до станів атрактора з фіксованою точкою та описуються функцією енергії. Стан кожного модельного нейрона i визначається залежною від часу змінною V_i, яка може бути дискретною або безперервною.
Коротко1, головна тема мереж Хопфілда полягає в тому, що вони є рекурентними нейронними мережами, де термін «рекурентний» означає, що вихідні значення повертаються на вхід мережі ненаправленим способом. Мережі Хопфілда в основному використовуються в розпізнавання та оптимізація образів.
Недоліки мереж Хопфілда. Мережі Хопфілда мають недоліки, наприклад можливість фальшивих станів і обмеження на кількість шаблонів, які вони можуть надійно зберігати. Крім того, мережі може бути важко обробляти складні та багатовимірні дані.