商品紹介
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※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
※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
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