Если моделировать работу сети как последовательный алгоритм, то в асинхронном режиме работы состояния нейронов в следующий момент времени меняются последовательно: вычисляется локальное поле для первого нейрона в момент t, определяется его реакция, и нейрон устанавливается в новое состояние (которое соответствует его выходу в момент t+1), потом вычисляется локальное поле для второго нейрона с учетом нового состояния первого, меняется состояние второго нейрона, и так далее - состояние каждого следующего нейрона вычисляется с учетом всех изменений состояний рассмотренных ранее нейронов.
По сути при последовательной реализации сети Хопфилда явно не видно в чем заключается асинхронность, но это видно если сеть Хопфилда реализовать с параллельными вычислениями. В этом случае асинхронный режим сети Хопфилда упрощен, и носит частный случай по сравнению с общим видом асинхронных сетей, где время передачи τij для каждой связи между элементами 
и 
свое, но постоянное. Чтобы рассмотреть работу сети при параллельной реализации, необходимо ввести понятие такта - как минимальное время за которое происходит передача сигнала по связи, т.е. при 
= 1. Тогда за промежуток времени между t и (t+1) происходит определенное количество тактов N. И именно в пределах времени из N тактов происходит асинхроность протекания сигналов и выполнения расчетов. То есть, например, когда нужно расчитать состояние нейрона №3 необходимо расчитать состояния нейрона №1 и состояния нейрона №2 и умножить это на соответствующие веса 
и 
. Но оказывается, для того чтобы рассчитать состояние нейрона №2 нам нужно знать обновленное состояние нейрона №1 и старое состояние нейрона №3, умножить их на веса 
и 
. Понятно, что физически не возможно рассчитать состояние нейрона №1 и состояние нейрона №2 за одно и то же время, так как состояние нейрона №2 зависит от состояния нейрона №1. Поэтому связь между нейроном №1 и нейроном №3 имеете время передачи 
= 2, и достигает нейрона №3 за два такта. Именное такое разное время передачи и позволяет говорить о сети Хопфилда как о сети с асинхронным режимом.
В асинхронном режиме невозможен динамический аттрактор - вне зависимости от количества запомненных образов и начального состояния, сеть непременно придет к устойчивому состоянию (статическому аттрактору).
Ограничения сетей Хопфилда и Хэмминга
К сожалению, у нейронной сети Хопфилда есть ряд недостатков.
· Относительно небольшой объем памяти, величину которого можно оценить выражением:
| (16) |
·
Попытка записи большего числа образов приводит к тому, что нейронная сеть перестает их распознавать.
То же справедливо и для сетей Хэмминга.
· Достижение устойчивого состояния не гарантирует правильный ответ сети. Это происходит из-за того, что сеть может сойтись к так называемым ложным аттракторам, иногда называемым "химерой" (как правило, химеры склеены из фрагментов различных образов).