Aktivní dynamika

Aktivní dynamika Hammingovy sítě je zřejmá. Po předložení vstupního vektoru vypočítá Hammingova vrstva doplněk Hammingovy vzdálenosti vstupního vektoru od všech neuronů, reprezentantů. Nejvyšší hodnotu výstupu bude mít ten neuron, který je vstupu nejblíže ve smyslu Hammingovy vzdálenosti. Poslední vrstva pak zajistí, že tento neuron bude po kompetici zvolen vítězným reprezentantem.

Mějme například množinu vzorů

Předpokládejme vstupní vektor

Váhy a prahy neuronů Hammingovy vrstvy jsou nastaveny dle vztahů Soutěživé sítě (9), Soutěživé sítě (10). Pro odezvu -tého neuronu  neuronů Hammingovy vrstvy můžeme psát

Po boji tedy zvítězí třetí neuron s který je vektoru nejpodobnější ve smyslu Hammingovy vzdálenosti.

Hammingova síť vlastně představuje model, který ve svých parametrech ukládá konkrétní množinu reprezentantů a vysvětlení její činnosti interpretace výstupů je například na rozdíl od vícevrstvých dopředných neuronových sítí zřejmá. Parametry sítě snadno nastavíme výpočtem, bez nutnosti iterací. Tyto výhodné vlastnosti jsou na druhou stranu vykoupeny menší schopností sítě zobecňovat a pro praktické implementace pracující s vícerozměrnými vstupními vektory by reálně pracující Hammingova síť vedla na velmi rozsáhlou množinu vzorů a tedy velký počet neuronů v síti.