В модели нейронной сети Хопфилда каждый нейрон может принимать два состояния. Эти состояния обозначаются как:

• 1 — нейрон активен (включен);
• -1 — нейрон неактивен (выключен).

Таким образом, правильный ответ на ваш вопрос — это состояния 1 и -1.

Теперь давайте разберемся, почему именно такие состояния используются в модели Хопфилда:

1. Дискретные состояния: Нейроны в модели Хопфилда работают с дискретными значениями, что позволяет легко реализовывать бинарные операции.
2. Символическое представление: Использование значений 1 и -1 позволяет эффективно представлять информацию и проводить вычисления, основанные на этих состояниях.

Таким образом, нейронные сети Хопфилда используют бинарные состояния для обработки и хранения информации, что делает их полезными для решения задач оптимизации и памяти.