PaddlePaddle
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深度學習再迎高光時刻 百度PaddlePaddle亮“成績單”
深度學習正在迎來它的高光時刻。4月23日,首屆WAVE SUMMIT 2019深度學習開發(fā)者峰會在北京舉辦,過千位“慕名而來”的開發(fā)者與AI專家、學者一道見證了國內真正意義上第一場深度學習開發(fā)者盛會。 會上,百度高級副總裁、深度學習技術及應用國家工程實驗室主任王海峰表示,“深度學習推動人工智能進入工業(yè)大生產階段,而深度學習框架是智能時代的操作系統?！彼J為,深度學習技術已經具備了很強的通用性,正在推動人工智能進入工業(yè)大生產階
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三年積累沉淀 百度PaddlePaddle憑借“硬實力”發(fā)布11項重磅
人工智能在60多年的發(fā)展歷程中，已經從人工規(guī)則、機器學習發(fā)展到了深度學習的階段。4月23日，百度舉辦的首屆WAVE SUMMIT 2019深度學習開發(fā)者峰會，也讓中國深度學習迎來它的高光時刻。作為行業(yè)盛會，此次峰會吸引到了上千位開發(fā)者、AI專家、學者的共同參與。開源三年的百度PaddlePaddle也在峰會上交出了一份斐然的“成績單”。百度高級副總裁、深度學習技術及應用國家工程實驗室主任王海峰表示，“深度學習正在推動人工智能進入工?
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百度開源深度學習平臺PaddlePaddle宣布官方中文名“飛槳”
百度旗下深度學習開源平臺“PaddlePaddle”今日發(fā)布 11 項新特性及服務，并首次公布PaddlePaddle中文名為“飛槳”。
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百度正式發(fā)布PaddlePaddle深度強化學習框架PARL
強化學習作為AI技術發(fā)展的重要分支，為各家AI公司高度重視。去年，百度首次參與NeurIPS2018 的強化學習賽事，就擊敗了多達 400 支來自全球研究機構以及各大公司研究部門的參賽隊伍，大比分以絕對優(yōu)勢拿下了冠軍，并受邀在加拿大蒙特利爾舉辦的NeurIPS 2018 Competition Workshop上分享。近日，百度PaddlePaddle正式發(fā)布在賽事奪冠中起到關鍵作用的深度強化學習框架PARL，同時開源了基于該框架的NeurIPS2018 強化學習賽事的完整訓練
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2018百度之星決賽揭幕 PaddlePaddle撬動AI未來
9 月 17 日， 2018 百度之星決賽開幕式在百度大廈舉行，比賽分為程序設計大賽與開發(fā)者大賽，來自全國各地的 82 名決賽選手在隨后的決賽環(huán)節(jié)進行比拼。決賽開幕式嘉賓啟動決賽上海交通大學教授林巍峣、清華大學自動化系副教授魯繼文、中山大學教授郭嵩山、北京郵電大學房鳴教授、清華大學ACM教練鄔曉鈞以及百度AI技術生態(tài)部總經理喻友平等嘉賓出席活動。據了解，本屆百度之星參賽人數超過了 13000 人，與去年相比增長30%。決賽首次?
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百度成立深度學習技術平臺推廣PaddlePaddle
7月26日，百度宣布成立深度學習技術平臺部，進行深度學習框架PaddlePaddle的研發(fā)和推廣。
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用PaddlePaddle進行車牌識別（二）
上節(jié)我們講了第一部分，如何用生成簡易的車牌，這節(jié)課中我們會用PaddlePaddle來識別生成的車牌。 數據讀取 在上一節(jié)生成車牌時，我們可以分別生成訓練數據和測試數據，方法如下（完整代碼在這里）：1 # 將生成的車牌圖片寫入文件夾，對應的label寫入label.txt2 def genBatch(self, batchSize,pos,charRange, outputPath,size):3 if (not os.path.exists(outputPath)):4 os.mkdir(outputPath)5 outfile = open(label.txt,w)6 for i
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用PaddlePaddle和Tensorflow實現經典CNN網絡GoogLeNet
前面講了LeNet、AlexNet和Vgg，這周來講講GoogLeNet。GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在 2014 年的論文《Going Deeper with Convolutions》提出，其最大的亮點是提出一種叫Inception的結構，以此為基礎構建GoogLeNet，并在當年的ImageNet分類和檢測任務中獲得第一，ps：GoogLeNet的取名是為了向YannLeCun的LeNet系列致敬。(本系列所有代碼均在github:https://github.com/huxiaoman7/PaddlePaddle_code)關于深度網絡的?
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用PaddlePaddle和Tensorflow實現GoogLeNet InceptionV2/V3/V4
上一篇文章我們引出了GoogLeNet InceptionV1 的網絡結構，這篇文章中我們會詳細講到Inception V2/V3/V4 的發(fā)展歷程以及它們的網絡結構和亮點。GoogLeNet Inception V2GoogLeNet Inception V2 在《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》出現，最大亮點是提出了Batch Normalization方法，它起到以下作用：使用較大的學習率而不用特別關心諸如梯度爆炸或消失等優(yōu)化問題；?
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用PaddlePaddle進行車牌識別（一）
小伙伴們，終于到了實戰(zhàn)部分了！今天給大家?guī)淼捻椖渴怯肞addlePaddle進行車牌識別。車牌識別其實屬于比較常見的圖像識別的項目了，目前也屬于比較成熟的應用，大多數老牌廠家能做到準確率99%+。傳統的方法需要對圖像進行多次預處理再用機器學習的分類算法進行分類識別，然而深度學習發(fā)展起來以后，我們可以通過用CNN來進行端對端的車牌識別。任何模型的訓練都離不開數據，在車牌識別中，除了晚上能下載到的一些包含車牌的數據是?
