Hopfield 神经网络分为哪两类？有什么区别？

Hopfield神经网络分为离散Hopfield神经网络和连续Hopfield神经网络两类。

离散Hopfield神经网络是一种离散时间、离散状态的神经网络模型，其状态变量取值为{-1,1}，通过离散时间演化，最终达到稳定状态。离散Hopfield神经网络是通过能量函数的形式来建立神经网络的，它的学习规则是通过能量函数的最小化实现的。

连续Hopfield神经网络是一种连续时间、连续状态的神经网络模型，其状态变量取值为实数，其动力学方程可以使用微分方程描述。连续Hopfield神经网络的学习规则是使用梯度下降法最小化能量函数。与离散Hopfield神经网络不同，连续Hopfield神经网络的状态是连续的，它们的稳定状态是通过微分方程解得的。

总的来说，离散Hopfield神经网络更适用于离散化的问题，而连续Hopfield神经网络更适用于连续问题。