既刊(1巻)

音楽で身につけるディープラーニング

作者:
出版社:
-
2,700
※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 音楽を創りながらディープラーニングを身につける! 音楽の自動生成を題材に、ディープラーニングの代表的な手法を解説した入門書です。 音符一つひとつに文字を割り当てれば、自然言語と同じように音楽を扱うことができ、演奏内容をピアノロールという表現に変換すれば、画像として扱うこともできます。そのため、音楽という 1種類のデータを使ってさまざまな手法を広く学ぶことができます。 本書では、PythonとTensorFlowを使って、自分で音楽データを学習させます。現状で生成される音楽のクオリティは高くはありませんが、音楽を創りながら学ぶディープラーニングは体と耳になじみ、読者の力になるはずです。 第1章 音楽を題材にディープラーニングを学ぼう 第2章 音楽データを Python で読み書きしよう 第3章 長調・短調判定で学ぶ多層パーセプトロン 第4章 ハモリパート付与で学ぶ RNN 第5章 メロディのデータ圧縮で学ぶオートエンコーダ 第6章 メロディモーフィングで学ぶVAE 第7章 多重奏生成で学ぶ CNN 第8章 多重奏生成で学ぶ GAN
2,700
音楽で身につけるディープラーニング

音楽で身につけるディープラーニング

2,700

音楽で身につけるディープラーニングの他の巻を読む

既刊1巻
1 / 1

通知管理

通知管理を見る

音楽で身につけるディープラーニングの作品情報

あらすじ

※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 音楽を創りながらディープラーニングを身につける! 音楽の自動生成を題材に、ディープラーニングの代表的な手法を解説した入門書です。 音符一つひとつに文字を割り当てれば、自然言語と同じように音楽を扱うことができ、演奏内容をピアノロールという表現に変換すれば、画像として扱うこともできます。そのため、音楽という 1種類のデータを使ってさまざまな手法を広く学ぶことができます。 本書では、PythonとTensorFlowを使って、自分で音楽データを学習させます。現状で生成される音楽のクオリティは高くはありませんが、音楽を創りながら学ぶディープラーニングは体と耳になじみ、読者の力になるはずです。 第1章 音楽を題材にディープラーニングを学ぼう 第2章 音楽データを Python で読み書きしよう 第3章 長調・短調判定で学ぶ多層パーセプトロン 第4章 ハモリパート付与で学ぶ RNN 第5章 メロディのデータ圧縮で学ぶオートエンコーダ 第6章 メロディモーフィングで学ぶVAE 第7章 多重奏生成で学ぶ CNN 第8章 多重奏生成で学ぶ GAN

音楽で身につけるディープラーニングのレビュー

まだレビューはありません。