Delta 法則（delta rule）喺機械學習上係一種用嚟計一部感知機啲權重值要點樣調整嘅方法，係反向傳播算法嘅一個特殊例子。喺得到誤差函數（error function）之後，就可以計柞  要點調整，即係以下呢條算式嚟計出每個權重值  要點樣按誤差變：

； 當中

 係指喺時間點  嘅權重值 ；
 係學習率（learning rate）；
 係個誤差，反映咗喺個個案入面個神經網絡俾嘅輸出同正確輸出差幾遠；
 係  隨住  嘅偏導數（partial derivative）。

如果一個以電腦程式寫嘅人工神經網絡跟呢條式（或者係類似嘅式）嚟行嘅話，佢喺計完每一個個案之後，都會計出佢裏面嘅權重值要點樣改變，並且將呢個「每個權重應該要點變」嘅訊息傳返去個網絡嗰度。而每次有個權重值改變嗰陣，佢嘅改變幅度會同「誤差值」有一定嘅關係，而且佢對計個輸出嘅參與愈大，佢嘅改變幅度會愈大－個神經網絡會一路計個案一路變，變到誤差值愈嚟愈接近零為止。

睇埋 
感知機
反向傳播算法

攷 

機械學習