Сеть Хопфилда необучаема! Она формируется-настраивается по явным правилам, а вот распознавание (релаксация к устойчивому состоянию) образа может занимать переменное число тактов.
Информационная емкость классической сети Хопфилда - около 14% от числа нейронов (в конкретном случае - 0.14*100=14 образов) в случае СЛАБО скоррелированных образов. Т.е. никак не 25. Ну а парные корреляции между образами посчитать сумеете?
Ложную память ("двойку и то какую-то не полную") в сети Х никто не отменял - это её имманентное свойство. Можно побаловаться с удалением диагональных элементов в матрице связей (нейрона самого на себя) или с ортогонализацией эталонов.
В общем, всё давно описано в учебниках.
-----------------------------------------------------------
нейронные сети, анализ данных, прогнозирование