【免费】2017-8-10周报-王旭1资源-CSDN文库

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摘要

本周周报的主要内容是对阅读的一篇论文进行了总结，我会从概述，模型选

用的数据，如何构建和训练模型，模型的输出结果等方面介绍这个模型。同时在

看了一遍 melody_rnn 项目每个.py 文件的源代码后，我参照代码中的部分注释总

结了每个.py 文件的主要功能。另外进行了 tensorflow 的进一步学习，学习了简

单的神经网络过程可视化方法，了解了 Optimizer 优化器相关知识。

阅读论文总结

论文概述

如题，这篇论文主要介绍了如何使用 LSTM 进行音乐转录建模和合成，使其

在音乐组合的特定语境中创造出有用的音乐转录模型。作者建立和训练 LSTM 网

络，并使用它们来生成新的转录。此网络有 3 个隐藏层，每层包含 512 个 LSTM

模块，并使用大约 23000 个文本词汇(使用 ABC 记谱法)来训练它们。并采用构建

了两种训练模型：一种类型是 char-rnn，它在单个字符的词汇表上运行，并在一

个连续文本文件上进行训练；另一种类型是 folk-rnn，运行在一个词汇的转录

token 上，并且训练在单个完整的转录上。每个网络的输出是一个关于其词汇表

的概率分布。

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