吸引子神经网络（attractor neural network），理学-物理学-〔物理学与其他学科的交叉〕-神经生物物理学，由突触相互连接的神经元构成的神经网络。在给定突触连接结构、突触动力学和神经动力学方程的条件下，神经网络就是一个高维的动力学系统，因而具有特定的吸引子结构。吸引子神经网络常见的吸引子包括点状吸引子、连续吸引子、周期吸引子和混沌吸引子。点状吸引子神经网络在状态空间中具有一个或多个孤立的吸引子或稳定定态。网络将随时间演化到某一个吸引子。点吸引子网络常常可以实现联想记忆、模式识别、决策等认知功能。在知觉决策中，系统做出决策的过程就是网络演化到某个吸引子的过程，吸引子的动力学特性和将状态空间分割成不同吸引域的鞍点的特性，就决定知觉决策的响应时间和正确率等特性。连续吸引子网络的突触连接结构具有平移不变性，神经网络的定态具有零特征根，且在状态空间形成准连续的集合。一般认为大鼠的头朝向神经元构成一维的连续吸引子网络，特定的头朝向神经元活动编码大鼠的头朝向。大鼠海马中的位置细胞构成了二维的连续吸引子网络，特定神经元的活动编码大鼠在活动场景中的位置。