权重以及与其邻近的神经元会向着输入向量调整。从BMU变化的量会随着（栅格中）时间和距离而降低。拥有权值 W(s) 的神经元v的更新公式为其中 s 为步长指数，t 是训练样本的指数，D(t) 是输入向量，u 是 D(t) 的BMU指数，α(s) 是一个单调递减的学习系数；Θ(u, v, s) 是在步长为 s 下给出神经元 u 和神经元 v 之间距离的邻近函数。 根据实现的不同，t 可以系统地（ 0, 1, 2...T-1，然后重复，T 为训练样本的大小），也可以随机从数据集中取出（Bootstrap抽样），