霍普菲爾德模型(Hopfield model)是一種人工神經元網路模型，由霍普菲爾德(Hopfield,J. J.)於1982年提出。
它包括離散和連續兩種模型.離散霍普菲爾德模型是一種離散時間網路，它由n個神經元構成.S取值為1或一1，神經元隨機、異步地按下述規則改變狀態:
對於W,} - W}，的對稱網際網路，引人能量函式 (李亞普諾夫函式)
則網路演變過程E是單調下降的，即
所以系統將趨於定態. 連續霍普菲爾德模型是連續時間系統，如圖所
示，其中電阻R，和電容C並聯以模擬神經元輸出的時間常數;跨導W，模擬神經元突觸之間的互聯特性;運算放大器模擬神經元的非線性特性.u:是第 i個神經元的輸入，V;為其輸出.設有n個神經元互聯，則可用下述非線性微分方程描述:
為神經元的非線性特性.對於連續的對稱網際網路，它的能量函式
同離散模型一樣，網路的演變總是朝著能量E減小的方向運動，即
霍普菲爾德網路的權值可以根據具體問題而定，一般情況下
霍普菲爾德用這個模型對著名的“旅行推銷員”,NP完全問題進行了討論.
