ホップフィールド・ネットワーク
E ( t ) = − 1 2 ∑ i ≠ j w i j x i ( t ) x j ( t ) − ∑ i θ i ( t ) x i ( t ) {\displaystyle E(t)=-{1 \over 2}{\sum _{i\neq j}{w_{ij}{x_{i}(t)}{x_{j}(t)}}}-\sum _{i}{\theta _{i}(t)}{x_{i}(t)}}
以上の構造を持つモデルをタイムスライス毎に次のように動作させる
ランダムにユニットを一つ選ぶ
そのユニットへの入力の重み付き総和を計算する
結果に基づき、そのユニットの出力を更新する 閾値より大きければ1 閾値と等しければ現在と同じ値 閾値より小さければ0 (この際、他のユニットには手を触れない)
tを増分だけ増加させ最初に戻る
すると、 E ( t ) {\displaystyle E(t)} はtの増加と共に単調減少することが容易に示される。