其中有：
同样对于有：
这就是著名的学习规则，通过改变神经元之间的连接权值来减少系统实际输出和期望输出的误差，这个规则又叫做Widrow-Hoff学习规则或者纠错学习规则。
上面是对隐含层和输出层之间的权值和输出层的阀值计算调整量，而针对输入层和隐含层和隐含层的阀值调整量的计算更为复杂。假设是输入层第k个节点和隐含层第i个节点之间的权值，那么有：
其中有：
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