神经网络在目前已有几十种不同的模型， 其中有简单的不带反馈的神经网络(如反向传播BP模型)。和带反馈的神经网络(如Hopfield模型)。 带反馈的神经网络的一个功能是可用于联想记忆，这是人类的智能特点之一---即所谓的“触景生情”。 (海纳百川 www.hjclub.info) 神经网络需要学习才能确定网络的权重系数，而学习的算法就是迭代法---逐步逼近收敛解。 (海纳百川 www.hjclub.info)
由于是采用迭代逼近，那收敛的速度就与以前记忆的内容有关。如：以前的记忆为“元宵为白色”，现在再让它进行同样学习时，一个循环就可收敛；而以前的记忆为“元宵为灰白色”时，由于与白色比较接近，也会较快收敛；如以前的记忆跟现在的学习规则相反，就需要一步步“抹掉”旧记忆，再记住新规则----收敛时间最长，可称为“相对朽木不可雕”。 (海纳百川 www.hjclub.info)
而带反馈的神经网络的还可能由于前后学习规则矛盾而导致学习过程的“不收敛”出现---那就是“绝对的朽木不可雕”了。就象当年布鲁诺接受了“日心说”，教会再怎么教他“地心说”他都无法接受，最后只能把他当朽木“烧掉”才行--那个网络是失效的，需重新构造才行。 (海纳百川 www.hjclub.info)
