LSTM-predict-note:LSTM模型可预测歌曲中的下一个音符

共11个文件

py：2个

pdf：2个

gitignore：1个

JupyterNotebook

需积分: 5 0 下载量 135 浏览量 2021-03-29 14:44:58 上传评论收藏 2.15MB ZIP 举报

温馨提示

LSTM预测说明 LSTM模型可预测歌曲中的下一个音符背景问题给定前面的音符，我们可以建立一个LSTM模型来预测歌曲中的下一个音符吗？结论 LSTM模型的下一个音符完全正确，观察到的率为72.31％。背景资料在K大调的C大调上接受莫扎特第十号奏鸣曲的训练（K.330）模型是使用Keras构建的，并在Google Colab上执行档案结构训练数据： ./data/ 原始乐谱： ./assets/ 演示平台： ./Presentation.pdf Presentation.pdf Jupyter笔记本： ./4P80_Seminar.ipynb Python档案： ./4P80_Seminar.py 数据数据收集：数据是从莫扎特C大调奏鸣曲第10号的活页乐谱中手动抄录的，尤其是该乐曲的快板调音运动。 ./assets/sheet-music/页乐谱位于./as

LSTM-predict-note:LSTM模型可预测歌曲中的下一个音符

评论0

SCI一区】灰狼算法GWO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention多变量时序预测含源码 5621.zip

专199-TCN-BiLSTM-Attention单变量时间序列多步预测

PSO-CNN-BiLSTM-Attention粒子群算法优化多变量时间序列预测，含优化前后对比（Matlab完整源码和数据）

基于Bi-LSTM-Attention模型的人体行为识别算法

基于BERT-BILSTM-CRF进行中文命名实体识别python+数据+模型（高分项目源码）.rar

Recurrent-Neural-Network-with-Pytorch:有几种模型，例如RNN，LSTM，GRU和双向LSTM GRU。 我的一个项目与使用LSTM，GRU等从每日天气温度预测数据获得的时间序列数据有关。

LSTM-prediction.zip_LSTM_LSTM 交通流_LSTM交通流预测_LSTM模型预测_predict

lstm－timeseries－predict_LSTM_lstm预测_时间序列预测_时间序列.zip

一个使用LSTM模型进行时间序列预测的Python示例代码.pdf

arima的matlab代码-ARIMA-LSTM-hybrid-corrcoef-predict:应用ARIMA-LSTM混合模型来预测两种

图像字幕：这是一个基于LSTM和编码器解码器体系结构的ML模型，可预测输入图像的字幕

Matlab实现CNN-LSTM-Mutilhead-Attention卷积长短期网络多头注意力机制分类预测（完整源码和数据)

MATLAB实现LSTM-Attention和LSTM多特征分类预测（完整源码和数据）

hybrid-ARIMA-LSTM-model-master_LSTM_LSTM预测_arima_非线性模型_股票预测pytho

基于BERT-BiLSTM-CRF模型的中文实体识别

lstm－timeseries－predict_LSTM_lstm预测_时间序列预测_时间序列

基于Mixup数据增强的LSTM-FCN时间序列分类.docx

Python实现CEEMDAN-CNN-BILSTM-attention时间序列预测（完整源码和数据)

BiLSTM-CRF-NER-PyTorch：此存储库包含BiLSTM-CRF模型的PyTorch实现，用于命名实体识别任务

基于CNN-BiLSTM-Attention模型的网络入侵检测方法的python实现源码.zip

TCN-LSTM-MATT、TCN-LSTM、TCN、LSTM多变量时间序列预测对比

LSTM-Neural-Network-for-Time-Series-Prediction-master.rar

Stock-Price-Prediction-LSTM-master 2_LSTM_LSTM股票预测_LSTM股票预测_lstm

基于卷积双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)时间序列预测（Matlab完整源码和数据）

基于Pytorch的BERT-IDCNN-BILSTM-CRF中文实体识别实现

lstm-predict-finance-master.rar

cnn-bilstm-attention-time-series-prediction_keras-master

最新资源

Recurrent-Neural-Network-with-Pytorch:有几种模型，例如RNN，LSTM，GRU和双向LSTM GRU。我的一个项目与使用LSTM，GRU等从每日天气温度预测数据获得的时间序列数据有关。