Всем привет, последние пару месяцев я занимался изучением Рекурсивных нейронных сетей, а в частности построение их архитектуры с использованием библиотеки keras.
Данной в данной статье я хочу поделится результатами своих исследований.
Ну что же, начнём наверное с базового понимая словосочетания "Рекурсивная нейронная сеть". Вики говорит что это:
Вид нейронных сетей, работающих с данными переменной длины. Модели рекурсивных сетей используют иерархические структуры образцов при обучении. Например, изображения, составленные из сцен, объединяющих подсцены, включающие много объектов.
Я понимаю что скорее всего сейчас 80% всех читателей закрыли эту статью, но тех кто всё таки дочитал до этого момента - поздравляю, 50% пути уже пройдено.
В данном примере мы будем использовать НС с учителем, сейчас объясню что это такое.
Тренировка модели с учителем предусматривает собой то, что мы уже знаем ответ к поставленной задаче. Например мы даём НС для распознавания рукописного текста написанную от руки цифру "5", и говорим ей что это 5, даём "10" и говорим что это 10 и тд. В процессе обучения НС сама сможет определять цифры которые вы ей даёте. Данный результат достигается благодаря калибровки весов.
И так, мы будем делать НС которая будет писать музыку.
Для примера я буду использовать аудио-файлы формата .mid которые представляют собой набор нот. Мы должны будем прочитать этот файл, разбить его на массив нот, присвоить каждой ноте свой уникальное число, перевести его в число от 0 до 1 путём деления на самое большое число всех этих чисел, сформировать общий массив последовательности нот, преобразовать его к "правильной" последовательности путём вытеснения старых нот новыми
Например у вас есть набор чисел 1, 2, 3, 4, 5, логично предположить что следующим числом будет 6, следовательно мы сдвигаем все числа на 1 позицию влево(2 станет на место 1, 3 на место 2, 4 на место 3, 5 на место 4) у нас получится 2, 3, 4, 5, и останется свободное место в которое мы вставим 6 и у нас получится 2, 3, 4, 5, 6 => 3, 4, 5, 6, 7 => 4, 5, 6, 7, 8 и тд.
Далее мы запускаем процесс обучения, длится он может от 4 до 10 часов(на видеокарте Tesla K80).
После тренировки мы получаем модель которую мы будем использовать для генерации нашей музыки.
Последовательность нот мы также будем генерировать методом "вытеснения", но где же нам взять первые ноты? Ответ очень прост, мы просто сгенерируем рандомную последовательность нот, которые потом в процессе генерации просто вырежем.
Ну вот и всё, надеюсь я понятно всё объяснил, надеюсь на ваши отзывы и критику
Буду благодарен за любою критику
Задавайте свои вопросы в этой теме