m序列…

5.1循环序列模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.5不同类型的循环神经网络 上节中介绍的是 具有相同长度输入序列和输出序列的循环神经网络,但是对于很多应用\(T_{x}和T_{y}\)并不一定相等. 在此节会介绍不同的能够处理不同问题的循环神经网络. 多对多循环神经网络 对于命名实体识别的问题中,RNN的输出和输入序列长度一致--\(T_{x}=T_{y}\). 则在每读一个单词时都输出预测的值\(\hat{y}\) 这是一个典型的多对多的问题. 多对一循环神经网络…

数据集还在制作中,样例数据如下: 我将一条数据作为一行,X是ID,O代表了情感向量,S是速度,是一个很关键的参数,K是调式,M是节拍,L是基本拍.后面是ABC格式的序列,通过embedding化这些音符和和弦,还有分隔符标记,可以进行音乐序列生成.其实这个有点像是文本生成的类型,但是又加了一些先验条件,谁都说不好训练出来会不会很好听. 在网络结构的构建中,我可能会使用到“困惑度”这个概念,来进行损失函数loss的构造. 今天干的大多是体力活,接下来我可能会讲解一下我写LSTM代码的一些思路.…

这个全新的Python音乐创作系列,将会不定期更新.写作这个系列的初衷,是为了做一个项目<基于图像特征的音乐序列生成模型>,实时地提取照片特征,进行神经网络处理,生成一段音乐. 千里之行,始于足下.首先我们要做的是,音乐序列怎么在计算机中表达出来. ============== 首先参考知乎上的相关回答,以及PyPI上和音乐相关的第三方库. 来源:https://www.zhihu.com/question/24590883 另见:https://wiki.python.org/moin/Py…

之前再做有关logisim有关的实验时,一直在傻乎乎地连线,而我是看了mooc有关的视频时,才知道logisim有自动连线的功能. 自动连线需要事先知道输入与输出的真值表或者全部的表达式,将其填入logisim的分析电路功能中,接下来我将以生成38译码器为例.介绍详细步骤. 1.定好输入输出 注意只能是一位的输入和输出 在我使用的这个版本中,输入输出最多都是12个 2.点击logisim中的project,再选择Analyze Circuit 3.选择相应的逻辑表达方式 推荐使用table(真值…

题目 二叉树的前序以及后续序列,以空格间隔每个元素,重构二叉树,最后输出二叉树的三种遍历方式的序列以验证. 输入: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 3 2 5 4 1 7 8 6 10 9 输出: 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 3,2,5,4,1,7,8,6,10,9 3,5,4,2,8,7,10,9,6,1 分析 以上述输入为例,该树的结构为: 在解决这方面问题时,需要把控这几个因素: (1)前序的第一个元素必为根节点: (2)中序中在根节点左边的为左子树,在根节点右边的…

有时候可能有这样的需要:用Shell生成类似0001这样的序列作为批次号,这里整理了一下个人的方法 方法一:通过seq命令 seq命令可以生成从某个数字到递增到另一数字的序列.用法如下: # seq --help Usage: seq [选项] 尾数 or: seq [选项] 首数 尾数 or: seq [选项] 首数 增量值 尾数 Print numbers from FIRST to LAST, in steps of INCREMENT. 选项参数如下: -f, --format=格式 u…

题目 二叉树的前序以及后续序列,以空格间隔每个元素,重构二叉树,最后输出二叉树的三种遍历方式的序列以验证. 输入: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 3 2 5 4 1 7 8 6 10 9 输出: 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 3,2,5,4,1,7,8,6,10,9 3,5,4,2,8,7,10,9,6,1 分析 以上述输入为例,该树的结构为: 在解决这方面问题时,需要把控这几个因素: (1)前序的第一个元素必为根节点: (2)中序中在根节点左边的为左子树,在根节点右边的…

在前几天的讨论会上,有师兄指出原来的方法实在是很难训练,所以我改进了音乐生成的思路. 首先,我用LSTM生成的一定是一段音乐的序列化表达,那么我就可以用成型的一些数据集去训练LSTM.为了避免生成的音乐与现有的音乐有大量重复,我们可以考虑更改LSTM使其更加“健忘”,这样应该能解决一部分问题.接下来肯定还会暴露出更多的问题,我会持续阐述我的思路. 首先找到一个合适的数据集.打开 http://www.mln.io/resources/datasets/ 之后我讲解一下这些数据集的用法: 第一个C…

jishude 首先援引一个资料网页:http://www.cosmosshadow.com/ml/%E5%BA%94%E7%94%A8/2016/03/01/%E9%9F%B3%E4%B9%90%E7%94%9F%E6%88%90.html 这个网页可以让基础薄弱的人对于乐理有一个全面的感知. 这个项目有一个重要的中间数据,用来连接前后两个深度神经网络,那就是图像的特征. 图像的特征可以是一个特征向量,用来作为音乐生成的隐性参数.但是为了宏观上控制音乐序列,我们需要显式地定义一些规则:拍子.调…