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[[Hopfield网络]]是一个著名的[[神经网络]]模型，通过对网络进行训练，可以让它记住相应的模式，并在适当的条件下联想回忆提取出相关的模式。也就是说，Hopfield模型通过训练（改变相互连接的权重），可以将要记忆的模式映射为能量最小的状态，之后通过Ising模型的邻域相互作用规则自发演化到这种最小能量状态。Hopfield的构造如下，一个加权的网络，如下图，每个节点都是一个神经元，加权的连边表示神经元之间的突触连接。

[[Hopfield网络]]是一个著名的[[神经网络]]模型，通过对网络进行训练，可以让它记住相应的模式，并在适当的条件下联想回忆提取出相关的模式。也就是说，Hopfield模型通过训练（改变相互连接的权重），可以将要记忆的模式映射为能量最小的状态，之后通过Ising模型的邻域相互作用规则自发演化到这种最小能量状态。Hopfield的构造如下，一个加权的网络，如下图，每个节点都是一个神经元，加权的连边表示神经元之间的突触连接。