Нейронная сеть Шеффилда представляет собой один из видов рекуррентных искусственных нейронных сетей, способных запоминать и восстанавливать ассоциативные партерный. Она состоит из узлов, которые моделируют нейроны, и связей между этими узлами, представляющими собой веса синоптических связей между нейронами.
Каждый узел хранит значение активации, которое может быть либо -1 (пассивное состояние), либо 1 (активное состояние). Связи между узлами имеют веса, которые представляют собой память сети и отражают важность данной связи для хранения ассоциативных патерностеров.
Процесс работы нейронной сети Шеффилда включает в себя следующие шаги:
1. Инициализация узлов сети случайными значениями активации.
2. Подача на вход сети вектора сигналов, который представляет собой шаблон, который нужно запомнить.
3. Пересчет значений активации всех узлов сети на основе суммы произведений весов связей и значений активации соседних узлов.
4. Повторение шага 3 до тех пор, пока значения активации узлов не перестанут изменяться или пока сеть не стабилизируется.
Таким образом, нейронная сеть Шеффилда состоит из узлов (нейронов) с активациями и связей между ними с весами, которые помогают сети запоминать ассоциативные партерный и восстанавливать их при подаче соответствующего входного сигнала.