PyTorch

Introduction: The Magic of Seeing Inside (Without the X-Ray Glasses) Picture this: you’re a radiologist staring at an MRI scan, trying to spot a tumor that’s playing hide-and-seek in a sea of grayscale. It’s like finding Waldo, except Waldo might kill someone if you miss him. Enter U-Net – the Sherlock Holmes of medical image segmentation. We’re going to build a system that spots tumors faster than a toddler spots a cookie jar....

Введение: Магия видеть внутренности (без рентгеновских очков) Представьте: вы рентгенолог, изучающий МРТ-снимок в поисках опухоли, играющей в прятки в море оттенков серого. Это как искать Уолдо, только Уолдо может убить кого-нибудь, если вы его пропустите. Встречайте U-Net — Шерлока Холмса сегментации медицинских изображений. Мы собираемся создать систему, которая находит опухоли быстрее, чем малыш находит банку с печеньем. И не волнуйтесь, я проведу вас через каждый шаг, как GPS для новичков в глубоком обучении....

Picture this: You’re trying to predict the future like a modern-day Nostradamus, but instead of crystal balls, you’ve got gated recurrent units. Don’t worry if your last prediction was guessing tomorrow’s weather (spoiler: it rained… again), we’re about to make you look competent! 1. Why GRUs Are Your New Best Friend Gated Recurrent Units (GRUs) are like the younger, faster sibling of LSTMs that didn’t get stuck in the family’s “memory gate” drama....

Представьте себе: вы пытаетесь предсказать будущее, как современный Нострадамус, но вместо хрустальных шаров у вас есть блоки с управляемыми входами. Не переживайте, если ваше последнее предсказание касалось завтрашней погоды (спойлер: шёл дождь… снова), мы собираемся сделать так, чтобы вы выглядели компетентным! 1. Почему GRUs — ваш новый лучший друг Блоки с управляемыми входами (GRUs) похожи на более молодого и быстрого брата LSTM, который не попал в семейную драму «затвора памяти». Они используют обновляющий и сбросной затворы, чтобы решить, какую информацию сохранить или отбросить — представьте их как вышибал в ночном клубе нейронной сети....

When it comes to the world of deep learning, two names stand out like giants in a crowded room: TensorFlow and PyTorch. These frameworks have been the subject of heated debates, with each having its own set of fervent supporters. But which one is the best? Well, that’s a bit like asking whether Batman or Superman would win in a fight – it depends on the context and what you’re trying to achieve....