Нейронная сеть Хопфилда представляет собой один из видов рекуррентных искусственных нейронных сетей, предложенный американским физиком Джоном Хопфилдом в 1982 году. Основная идея нейронной сети Хопфилда заключается в том, чтобы имитировать работу мозга и запоминать информацию.
Нейронная сеть Хопфилда состоит из узлов (нейронов), которые могут быть в двух состояниях - возбужденном (активном) и неактивном. Узлы связаны между собой синаптическими связями, и каждая связь имеет свой вес, который определяет важность этой связи.
Основной принцип работы нейронной сети Хопфилда - это ассоциативное запоминание. Это означает, что сеть способна восстанавливать исходный шаблон (например, образ, изображение или последовательность) по частичным или зашумленным входным данным. Когда нейронная сеть Хопфилда обучается, веса связей между узлами настраиваются таким образом, чтобы минимизировать ошибку между выходным сигналом сети и желаемым выходом.
Нейронная сеть Хопфилда нашла применение в различных областях, таких как распознавание образов, оптимизация задач, моделирование памяти и другие. Она хорошо подходит для задач, требующих ассоциативного запоминания и распознавания шаблонов.