ABLkit：用于溯因学习的python工具包

　　

机器学习和逻辑推理的整合一直被认为是人工智能领域的圣杯问题。溯因学习（ABL）是一种将机器学习和逻辑推理整合在一个统一框架中的范式。

为了促进溯因学习的研究和应用，LAMDA小组的一个研究小组于2024年12月15日在高等教育出版社和b施普林格自然联合出版的《计算机科学前沿》上发表了他们的工具包。

ABLkit是一个用于溯因学习的开源Python工具包。它提供了一个全面的框架，涵盖了整个溯因学习工作流程，包括数据加载、学习模型开发、推理模块构建以及学习和推理之间的桥梁。ABLkit包含四个模块：数据、学习、推理和桥梁。

ABLkit的主要特点包括高灵活性、易于使用的界面和优化的性能。不同方法的性能比较实验将ABLkit与其他神经符号方法进行比较。通过将机器学习和逻辑推理有效地集成在平衡的循环中，再加上工程优化，ABLkit在预测准确性、训练时间效率和内存使用方面表现出卓越的性能。

ABLkit是一个用于溯因学习的Python工具包。它具有高灵活性、易于使用的界面和优化的性能，有望促进该领域的学术研究和实际应用。