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Introduccion
Uno de los principales responsables del desarrollo que ha experimentado la computación neuronal ha sido J. Hopfield (1980), quien construyó un modelo de red con el número suficiente desimplificaciones como para poder extraer información sobre las características relevantes del sistema. La red de Hopfield es una red monocapa, utilizan aprendizaje no supervisado, también se puedemostrar como una red dos capas, la primera capa seria una capa de sensores y la segunda capa será donde se realiza el procesamiento. Estas redes pueden usarse como un modelo sencillo para explicar comoocurren las asociaciones entre ideas en las redes de neuronas del cerebro.




Una red de Hopfield es una forma de red neuronal artificial recurrente inventada por John Hopfield. Las redes deHopfield se usan como sistemas de Memoria asociativa con unidades binarias. Están diseñadas para converger a un mínimo local, pero la convergencia a uno de los patrones almacenados no está garantizada.Estructura


Red Hopfield con cuatro nodos.
Las unidades de las redes Hopfield son binarias, es decir, sólo tienen dos valores posibles para sus estados y el valor se determina si las unidadessuperan o no un determinado umbral. Los valores posibles pueden ser 1 ó -1, o bien 1 ó 0. Así, las dos definiciones posibles para la unidad i de activación, , son las siguientes:
(1) 
(2) 
Donde:
 esla fuerza del peso de la conexión de la unidad j a la unidad i (peso de conexión).
 es el estado de la unidad j.
 es el umbral de la unidad i.
Las conexiones en una red de Hopfield suelen tenerlas siguientes restricciones:
 (ninguna unidad tiene relación con ella misma)
 (conexiones simétricas)


Representación gráfica de la función de activación de una red Hopfield.
Normalmente serequiere que los pesos sean simétricos para que la función de energía disminuya de forma monótona mientras sigue las reglas de activación, ya que si se utilizan pesos no simétricos la red podría mostrar...