Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络，从输出到输入均有反馈连接，每一个神经元跟所有其他神经元相互连接，又称为全互联网络

Hopfield最早提出的离散型Hopfield网络是二值神经网络，各神经元的激励函数为阶跃函数或双极值函数,神经元的输入、输出只取{0，1}或者{ -1，1}，在离散型Hopfield网络中，所采用的神经元是二值神经元；故而，所输出的离散值1和0或者1和-1分别表示神经元处于激活状态和抑制状态。