تعد شبكة هوبفيلد واحدة من أسهل الأنواع الشبكات العصبية، تركيب الشبكة يكون كل خلية عصبية في الشبكة تتصل بالخلية الأخرى، وبالتالي تسمى الشبكة العصبية المتصلة بالكامل. بالإضافة إلى ذلك، يعتبر هذا النوع ذاكرة ارتباطية تلقائية، نظرًا لأن الشبكة تقوم بإرجاع النمط فور التعرف عليه، فإن هذه الشبكة بها العديد من القيود، بما في ذلك سعة الذاكرة، والتباين، والمتعامد بين الأنماط، والاوزان المتماثلة، والحد الأدنى. هذا البحث يقترح استراتيجية جديدة لتصميم شبكة الهوبفيلد باستخدام عملية XOR ؛ حيث تم اقتراح إستراتيجية جديدة لحل هذه القيود من خلال اقتراح خوارزمية جديدة، باستخدام هذه الاستراتيجية سيزيد من تحسين أداء شبكة الهوبفيلد من خلال تعديل بنية الشبكة، ومراحل التدريب والتقارب ، وان الاستراتيجية المقترحة تعتمد على حجم النمط. و تتجنب تعلم نمط مشابه عدة مرات، و تظهر قابليتها في التعرف على أنماط مشوهة بالضوضاء، وسعة تخزينها غير محدودة وحل مشكلة النمط المعكوس. أظهرت التجارب أن الطريقة المقترحة لها نتائج جيدة من خلال تجنب غالبية قيود شبكة هوبفيلد. بالإضافة إلى ذلك ، يتعلم التعرف على عدد لا حصر له من الأنماط بأحجام مختلفة مع الحفاظ على نسبة ضوضاء مناسبة.