O rețea neuronală Hopfield este un sistem folosit pentru a reproduce tiparele de informații pe care le-a învățat. Este modelat după rețeaua neuronală găsită în creierul uman, deși este creată din componente artificiale. Proiectată pentru prima dată de John Hopfield în 1982, rețeaua neuronală Hopfield poate fi folosită pentru a descoperi tipare în intrare și poate procesa seturi complicate de instrucțiuni. Este folosit și în studiul memoriei umane.
Rețeaua neuronală Hopfield este făcută dintr-un sistem de unități care sunt conectate între ele ca o rețea în care fiecare unitate este conectată la fiecare altă unitate. Deși toate unitățile sunt conectate între ele, o unitate individuală nu formează o legătură cu ea însăși. Când a creat pentru prima dată acest model, Hopfield a folosit valorile binare 0 și 1 pentru a descrie activitatea fiecărei unități din rețea. Deși acest sistem este încă în uz, mulți oameni de știință folosesc acum -1 și +1 pentru a descrie activitatea unităților. Se spune că o unitate din rețeaua neuronală este 0 sau -1 dacă pragul său nu a fost încă atins și 1 sau +1 dacă pragul său a fost atins sau depășit.
Unitățile dintr-o rețea neuronală Hopfield sunt activate și eliberează energie odată ce pragul lor a fost atins. Atunci când o anumită intrare este dată unei rețele neuronale Hopfield, aceasta este capabilă să ecou acea intrare înapoi prin seria de conexiuni complexe dintre fiecare dintre unități. Chiar și într-un sistem cu doar 4 unități individuale, există 12 conexiuni cu care pot fi trimise informații. Rețelele complexe pot conține milioane de conexiuni, ceea ce le face posibil să ecou șiruri lungi sau modele de cod binar.
Înainte ca o rețea neuronală Hopfield să fie capabilă să răspundă unui model, trebuie mai întâi învățat modelul pe care îl caută. Odată ce un sistem cunoaște un anumit model, va putea să-l ecou ori de câte ori îl recunoaște din nou. Acest lucru face ca aceste rețele să fie utile pentru a găsi modele în cantități mari de date.
Deși aceste rețele sunt capabile să recunoască modele, ele pot recunoaște un model incorect, mai ales dacă modelele sunt amintite în părți ale rețelei neuronale care sunt apropiate unele de altele. Același proces are loc în memoria umană, care poate fi modelată prin utilizarea rețelei neuronale Hopfield. Cercetările privind inexactitatea memoriei și întărirea memoriei la oameni se pot face folosind rețelele neuronale Hopfield.