学习机制是人们用来研究如何从环境中的信息中获取知识并适应更好的方法。学习机制基于两个基本原理：**记忆**和**概念形成**。记忆是从环境中学习的一种方式，是通过观察、记录和保留某个特定情境中发生的情形来实现自然学习的，记忆也是推理和决策的基础。概念形成是指从观察到的大量信息中抽象得出相对抽象概念的行为，是解决复杂问题的一种途径。
学习机制是逐渐改变个体行为方式的过程。一般来说，它开始只有通过多次试验，因而也可以称为“反复试验学习”机制。它能够产生基于经验的知识，这种知识也可以用来推进下一轮学习，这样就形成了在学习机制中最重要的向应用广播循环，可以促进系统学习能力的提升。
学习机制可以被称为“逐步学习”，因为它允许系统逐步发展和优化自然行为，从而改善系统的效率和能力。另外，学习机制非常有用，因为它能够在许多情况下给出正确的答案，而且只要具备合适的参数，学习机制的正确率也可以大大超过最小化器件的准确率。
学习机制有助于研究计算机应用的许多类别，如智能控制、数据挖掘、机器学习、自然语言处理、自动恒定优化、智能支配系统等等。此外，学习机制还为证明大规模元认知系统的可能性提供了概念参考，如机器学习、分布式推断等。通过学习机制，计算机可以快速学习，获得足够的知识，从而实现自动可靠、有用的行为。
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