VPItoolkit ML Framework 作为 VPIphotonics Design Suite 的一个高级扩展插件库，专注于深度神经网络（DNN）、循环神经网络（RNN）及机器学习（ML）聚类技术的实现与设计，以满足光学系统均衡、非线性补偿、光器件建模、性能评估及逆向设计等多元化需求。该框架提供了强大的自定义机器学习算法部署能力，内置开源的、基于Python的DNN开发环境，通过直观易用的接口简化模型参数调整和训练过程。该框架的目标是使用户能够利用已知的训练数据集（用于训练 DNN 模型或其他监督式定制模型）构建能够在不确定情况下提供准确预测的模型，从而以高效灵活的方式来解决光通信和光子学中的各种复杂问题。
