Redes Neuronales
Red Hopfield

A principios de los años ochenta, J. Hopfield desarrolló un nuevo modelo de red neuronal inspirado en el estudio de las redes auto-asociativas. Durante la investigación, desarrolló una función de energía que tiene un impacto importante en el correcto funcionamiento de la red - normas para el aprendizaje y la relajación se derivan de dicha función. Hopfield ilustra la aplicación de esta red en varios modelos físicos. Hay varias modificaciones de esta red – la red de Hopfield puede utilizarse como una memoria asociativa, clasificador o solucionador de problemas de optimización. El comportamiento de la red puede ser ilustrado por patrones de imagen, ya que los valores binarios se pueden asignar fácilmente a píxeles de la imagen. La red de Hopfield no es adecuada para entradas continuas, dado que la conversión de señales continuas en valores binarios presenta un problema importante.