和声2 神经网络音乐生成 利用最先进的 NLP 模型来生成人类发声的音乐 该项目是由加州大学伯克利分校的 John Canny 教授主持的 CS282-设计和可视化神经网络课程的一部分。 目标 我们调查了以下研究问题：“我们如何构建一个模型来生成离散标记序列，这些标记不仅可以模拟短期模式，还可以模拟长期模式。” 我们将结合音乐生成进行这项研究——节奏和旋律是短期模式，形式和结构是我们将尝试建模的长期模式。 背景 关于人工音乐生成的挑战已经有广泛的研究。 最近的方法包括 LSTM 和双 STM 架构 [1]，SeqGAN 架构，它训练生成对抗网络以通过策略梯度 [2] 或 GAN [3] 生成结构化序列。 然而，最新的进展来自 OpenAI，并利用了 NLP 深度学习模型的最新突破。 他们使用的是变压器的改进版本，称为音乐变压器。 该模型使用注意力机制：每个输出元素都连接到每个输入元素，并且它们之间的权重是动态计算的。 它没有明确地通过对音乐的理解进行编程，但它可以通过学习预测标记（以结合音高、音量和乐器信息的方式编码的音符）来发现和声、节奏和风格的模式。 MIDI 文件。 有关更多信息

释义张量流 Tensorflow（1.1.0）中实现了多种用于复述的模型和代码。 我非常小心地记录了代码，并解释了整个模型中各个步骤的操作。 希望对于那些想开始使用Tensorflow的人来说，这将是一个教学示例代码！ 到目前为止，此仓库已实现： 基本的暹罗LSTM基准，大致基于的模型 如所述，带有附加“匹配层”的Siamese LSTM模型 。 的或多或少的最新的双边多视角匹配模型 。 欢迎添加更多模型/优化或修补现有模型的公关！ 模型代码的大部分位于 很多数据处理代码都来自受其启发，如果您喜欢此项目的结构，请检查一下它们！ 安装 该项目是在Python 3.5中开发

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本片论文是2020中国入选ACL的论文之一，是北邮计算机学院图数据挖掘和机器学习实验室的石川老师等和微软亚洲研究院合作完成的项目，我简单拜读了一下，写一点自己的浅薄理解，这是做的一点笔记，如有不对还请指出！

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