Устойчивость
Как и в других сетях, веса между слоями в этой сети могут рассматриваться в виде матрицы



для всех

Устойчивость такой сети может быть доказана с помощью элегантного математического метода. Допустим, что найдена функция, которая всегда убывает при изменении состояния сети. В конце концов, эта функция должна достичь минимума и прекратить изменение, гарантируя тем самым устойчивость сети. Такая функция, называемая функцией Ляпунова, для рассматриваемых сетей с обратными связями может быть введена следующим образом:

где










Изменение энергии



где


Допустим, что величина NET нейрона




Далее, допустим, что величина


И окончательно, если величина


Мы показали, что любое изменение состояния нейрона либо уменьшит энергию, либо оставит ее без изменения. Благодаря такому непрерывному стремлению к уменьшению энергия, в конце концов, должна достигнуть минимума и прекратить изменение. По определению такая сеть является устойчивой.
Симметрия сети является достаточным, но не необходимым условием для устойчивости системы. Имеется много устойчивых систем (например, все сети прямого действия), которые ему не удовлетворяют. Можно продемонстрировать примеры, в которых незначительное отклонение от симметрии будет приводить к непрерывным осцилляциям. Однако приближенной симметрии обычно достаточно для устойчивости систем.