THE 3
rd
INTERNATIONAL SCIENTIFIC CONFERENCES OF STUDENTS AND YOUNG RESEARCHERS
dedicated to the 99
th
anniversary of the National Leader of Azerbaijan Heydar Aliyev
117
musiqisindən ibarət təlim toplusunda öyrədilib və 5 trekdən ibarət fortepiono
çarxları generasiya etmək üçün tətbiq edilib.
[Yang et al, 5]-də musiqi generasiyası üçün CNN-GAN əsaslı yeni model
–
MidiNet
təklif edilib. Model MİDİ notlar seriyası şəklində melodiya yaratmaq
üçün CNN-ləri tətbiq edir.
MidiNet
giriş veriləndən və spesifikasiyalardan asılı
olaraq fərqli musiqi növləri yarada bilər.
Eksperimentlərdə istifadə edilən GAN modelləri
C-RNN-GAN
rəqib təlimə malik rekurrent neyron şəbəkəsidir. Generativ
rəqib şəbəkə iki fərqli dərin rekurrent neyron modelidir: generator (G) və
diskriminator (D). Generatorun məqsədi təsadüfi yaradılan girişdən musiqi
nümunəsi yaratmaqdır. Diskriminatorun məqsədi isə real məlumat girişindən
yaradılan nümunəni müəyyən etməkdir. Generator və diskriminator arasın-
dakı rəqabət səbəbindən bir-birinin itkisini maksimuma çatdırmaq istəyir.
LSTM.
LSTM zaman sıralarındakı əhəmiyyətli hadisələr arasında namə-
lum ölçü və müddətə malik vaxt gecikmələrini nəzərə alaraq zaman sırala-
rının təsnifatı, emalı və proqnozlaşdırılması üçün istifadə edilən rekurrent
neyron şəbəkəsidir. LSTM video və musiqi kimi ardıcıl məlumatlar üçün
uyğun olan əks əlaqə bağlantılarına malikdir.
Dostları ilə paylaş: