百度PaddlePaddle

百度PaddlePaddle

应用类别
深度学习
发布时间
2016
研发团队
应用阶段
体验阶段
授权方式
开放源码
http://www.paddlepaddle.org/index.cn.html
应用介绍

2016年9月27日,百度宣布其全新的深度学习开源平台PaddlePaddle在开源社区Github及百度大脑平台开放,供广大开发者下载使用。百度成为继Google、Facebook、IBM后另一个将人工智能技术开源的科技巨头,同时也是国内首个开源深度学习平台的科技公司。

PaddlePaddle的前身是百度于2013年自主研发的深度学习平台Paddle(Parallel Distributed Deep Learning,并行分布式深度学习),且一直为百度内部工程师研发使用。全球各大科技巨头开源的深度学习平台都极具各自技术特点,对于百度,由于其自身在搜索、图像识别、语音语义识别理解、情感分析、机器翻译、用户画像推荐等多领域的业务和技术方向,PaddlePaddle则表现更加全面,是一个相对全功能的深度学习框架。

2016年9月1日百度世界大会上,百度首席科学家Andrew Ng(吴恩达)首次宣布将百度深度学习平台对外开放,命名PaddlePaddle。有趣的是,Andrew Ng认为PaddlePaddle比Paddle更容易被大家所记住,后来事实证明也的确如此。

应用案例

机器视觉展示

图像分类包括通用图像分类、细粒度图像分类等。图1展示了通用图像分类效果,即模型可以正确识别图像上的主要物体。


图1. 通用图像分类展示

图2展示了细粒度图像分类-花卉识别的效果,要求模型可以正确识别花的类别。


图2. 细粒度图像分类展示

一个好的模型既要对不同类别识别正确,同时也应该能够对不同视角、光照、背景、变形或部分遮挡的图像正确识别(这里我们统一称作图像扰动)。图3展示了一些图像的扰动,较好的模型会像聪明的人类一样能够正确识别。


图3. 扰动图片展示

发展历史
2016年,PaddlePaddle已在百度30多项主要产品和服务之中发挥着巨大的作用,如外卖的预估出餐时间、预判网盘故障时间点、精准推荐用户所需信息、海量图像识别分类、字符识别(OCR)、病毒和垃圾信息检测、机器翻译和自动驾驶等领域。以外卖行业为例,外卖员等待商家出餐的时间耗时严重,百度将不同时段商家的客流量、菜品的制作时间和订单量等数据交给了PaddlePaddle,经过对海量数据的深度学习处理,百度外卖的内部系统可以预估每个商家菜品出餐时间,及时告知外卖员,提高了送餐效率,系统也可以更加合理地规划取餐和送餐的路线。
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