第200期 HackCV 日报

Algorithmia发表的PyTorch版本的卷积神经网络入门介绍,对卷积、ReLU、池化、全连接层的介绍非常详细,并使用PyTorch进行CNN的构建,指出了接下来要关注的三个点。

速度快必定使用了GPU和轻量级的模型,本文使用的是ssd_mobilenet_v2_coco模型,但文中更多在介绍使用Docker所遇到的一些问题。

这篇文章主要介绍的是Python中的Scikit-Learn这个工具包中的主题模型和优化方法,包含文本数据的预处理、LDA的使用方法、主题关键字提取的方法、超参数优化、主题关键字分布的可视化、基于主题分布的文本聚类等信息。