W ostatnim dziesięcioleciu, dzięki bardzo dynamicznemu rozwojowi, sieci neuronowe przestały być dziedziną "elitarną", uprawianą jedynie przez wąską grupę badaczy. Liczba publikowanych prac poświęconych tej tematyce corocznie wzrasta. Powstają nowe periodyki, grupy dyskusyjne. W prowadzonych badaniach widoczne jest wyraźne przesuwanie akcentu z badań podstawowych w kierunku zastosowań.

Sieci neuronowe stosowane są coraz powszechniej do rozwiązywania różnorodnych problemów optymalizacyjnych. Istotną rolę odgrywają tutaj sieci Hopfielda oraz ich modyfikacje, stanowiące przedmiot niniejszej monografii. Sieci Hopfielda zasadniczo stosowane są do dwóch rodzajów zagadnień.

Po pierwsze, stanowią one uniwersalne narzędzie do rozwiązywania problemów optymalizacyjnych z ograniczeniami równościowymi. Ponadto wykorzystywane są do konstruowania tzw. pamięci skojarzeniowych, w których informacja odtwarzana jest na podstawie postaci sygnału wejściowego, a nie za pomocą fizycznego adresu.

Zasadniczym celem książki jest krytyczna analiza efektywności sieci Hopfielda oraz modeli pochodnych. Opis formalny każdego z omawianych modeli poprzedzony jest wstępem, w którym przedstawiona jest idea leżąca u podstaw jego powstania. Całość prezentacji dopełniają wybrane przykłady zastosowań.
Książka adresowana jest zarówno do specjalistów w dziedzinie sztucznych sieci neuronowych, jak rownież do informatyków oraz studentów kierunków ścisłych zainteresowanych tą tematyką.

I. Pojęcia wstępne

1. Podstawowe pojęcia z dziedziny sieci neuronowych
2. Problemy optymalizacyjne

II. Modele sieci Hopfielda

3. Model dyskretny sieci Hopfielda
4. Model ciągły sieci Hopfielda

III. Deterministyczne modyfikacje sieci Hopfielda

5. Zmiana postaci funkcji energetycznej
6. Neurony z histerezą
7. Maksymalna sieć neuronowa

IV. Optymalizacja metodami symulowanego wyżarzania

8. Stochastyczne uogólnienie modelu dyskretnego Hopfielda - Maszyna Boltzmanna
9. Deterministyczne symulowane wyżarzanie
10. Rozszerzenia stochastyczne sieci ciągłej Hopfielda
11. Modyfikacje modelu ciągłego Hopfielda w oparciu o chaos deterministyczny

V. Modele hybrydowe sieci Hopfielda

12. Sieć Lagrange'a
13. Sieci dualne
14. Podsumowanie