Hopp til hovedinnhold

innlegg

Viser innlegg med etikett nevrale nettverket

Hvordan lage musikk ved hjelp av kunstig intelligens og maskinlæring

Lær å lage musikk med kunstig intelligens! Gjentagende nevrale nettverk for musikkskaping!
MAESTRO og Wave2Midi2Wave datasett Etter å ha sett på disse ressursene, fant jeg et forskningsdokument som introduserer et nytt datasett kalt MAESTRO (som står for MIDI og Audio Edited for Synchronous TRacks and Organization). Han designer også den nye Wave2Midi2Wave-arkitekturen, som i utgangspunktet kombinerer tre avanserte algoritmer og trener dem sammen i en MAESTRO-datafil.
MIDI er i utgangspunktet en teknisk standard som inkluderer mange protokoller for datamaskiner med forskjellige typer lydenheter. Dette er nyttig fordi informasjonen som sendes inkluderer informasjon om tone, tonehøyde, hastighet og tempo.
Hovedårsaken til at dette nye datasettet er så viktig, er at det inneholder mye mer data enn noen tidligere forrige datasett. For å sette den i perspektiv, inneholder MAESTRO-datafilen 172 timer lyd- og MIDI-transkripsjoner. MAPS-datafilen inneholder bare 17,9 ...

Orange 3 nevralt nettverk

Multilayer perceptron (MLP) algoritme med ryggformering.
innganger Data: input data fileProcessor: forbehandlingsmetoderutganger Student: flerlags læringsalgoritme Modell: trent modellNevrale nettverket Widget bruker Skearn Flerlags perceptronalgoritme som kan lære ikke-lineære modeller så vel som lineære.

Navnet det vises under andre widgeter. Standardnavnet er “Neural Network”. Angi modellparametere: Nevroner på skjult lag: Definert som det i-th elementet representerer antall nevroner i det i-skjulte laget. F.eks Et 3-lags nevralt nettverk kan defineres som 2, 3, 2. Skjulte lagaktiveringsfunksjoner: Identitet: ubetjent aktivering, nyttig for implementering av en lineær flaskehals. -BFGS-B: optimizer i den kvasi-newtonske familienSGD: stokastisk gradientavstigningAdam: stokastisk optimizer basert på ...

Lær nevrale nettverk å skille mellom poser for katt eller hund

Lær nevralt nettverk for å skille mellom poser fra katt eller hund. Tren det nevrale nettverket på dette et enkelt eksempel i en nettleser og et webkamera. Prøv bildeklassifisering ved å bruke Utvinning med MobileNet. I eksemplet nedenfor kan du spore suksessen til gjetting.