Tezislər / Theses



Yüklə 17,55 Mb.
Pdf görüntüsü
səhifə107/493
tarix02.10.2023
ölçüsü17,55 Mb.
#151572
1   ...   103   104   105   106   107   108   109   110   ...   493
BHOS Tezisler 2022 17x24sm

Əlaqədar işlərin analizi. 
Son zamanlar musiqi generasiyası üçün çox 
sayda dərin neyron şəbəkə modelləri təklif edilmişdir. [Briot et al, 2]-də musiqi 
generasiyası sahəsində dərin öyrənmədən istifadə edən fərqli strategiya və 
üsullar analiz edilmişdir. Müxtəlif tədqiqatçılar tərəfindən MiniBach, 
DeepHear, CONCERT, Sequential, Hexahedria, Bi-Axial LSTM, WaveNet, 
DeepJ, VRASH kimi musiqi generasiyası sistemləri təklif olunmuşdur.
[Li et al, 3]-də musiqi generasiyası üçün LSTM və generativ rəqib 
şəbəkələrin birləşməsindən yaradılan LSTM-GAN modeli təklif edilmişdir. 
[Dong et al, 4] GAN-dən istifadə edən, simvolik çox-trekli musiqi genera-
siya etmək üçün əsas fərziyyələr və müfaviq şəbəkə arxitekturaları ilə bir-
birindən fərqlənən 3 model təklif edilib. Bu modellər yüz mindən çox rok 


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. 

Yüklə 17,55 Mb.

Dostları ilə paylaş:
1   ...   103   104   105   106   107   108   109   110   ...   493




Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©azkurs.org 2024
rəhbərliyinə müraciət

gir | qeydiyyatdan keç
    Ana səhifə


yükləyin