Autorka dokonuje teoretycznej i eksperymentalnej analizy porównawczej różnych modeli pamięci skojarzeniowych. Głównymi tematami tej książki są: zagadnienia dotyczące rozmiaru pojemności pamięci sieci neuronowej oraz charakterystyka własności odtwarzania danych zapamiętywanych kontekstowo. Analizą objęta została większość ważniejszych konwencjonalnych modeli pamięci asocjacyjnych oraz pięć nowych modeli pamięci, zaproponowanych w Haiwara Research Center w Japonii. W książce dokładnie przeanalizowano i sprecyzowano warunki, jakim powinien podlegać model skojarzeniowy, aby mógł być praktycznie użyteczny. Autorka porównała ze sobą wiele metod uczenia auto-asocjacyjnej samoorganizującej się sieci neuronowej o wielu zwycięzcach (tj. MWSONN), będącej modelem bazowym innych, bardziej skomplikowanych modeli. Przedstawiony w książce materiał pozwoli Czytelnikom na znaczne wzbogacenie dotychczasowej metodologii analizy neuronowych systemów skojarzeniowych. Wskazanie źródeł przyczyniających się do wyższej jakości działania niektórych modeli zainspiruje do wprowadzenia dalszych udoskonaleń do wcześniejszych znanych modeli. Dodatkowo dokładnie rozważono następujące zagadnienia: - paradygmat skupionej reprezentacji informacji oraz reprezentacji rozproszonej; - automatyczne generowanie rozproszonej reprezentacji danych wejściowych; - polepszenie jakości działania modeli hetero-asocjacyjnych; - realizacja asocjacji epizodycznych stosujących rozproszoną reprezentację oraz akceptujących wejścia analogowe; - budowanie bardziej skomplikowanych asocjacji poprzez łączenie prostszych modeli pamięci asocjacyjnych; - realizacja skomplikowanych zwielokrotnionych asocjacji. Książka jest przeznaczona dla studentów wyższych lat studiów informatycznych, technicznych, ekonomicznych i matematycznych. Skorzystają z niej też pracownicy naukowi i praktycy zainteresowani poszukiwaniem optymalnych rozwiązań w zagadnieniach związanych z projektowaniem nowych dynamicznych modeli neuronowych pamięci skojarzeniowych.