RNN-RBMによる旋律の予測と生成と音楽情報処理に関する紹介 - xiangze's sparse blog
かなり以前(2012年)のものになりますが、deeplearning.netでRecurrent Neural Network(の一種)のTheanoによる実装とMIDIデータからの旋律予測に関する論文の実装が公開されていたの紹介します。またその他機械学習による音楽情報の解析に関して少し紹介します。 Modeling and generating sequences of polyphonic music with the RNN-RBM (deeplearning.net) Modeling Temporal Dependencies in High-Dimensional Sequences: Application to Polyphonic Music Generation and Transcription 論文pdf 著者ページ 論文概要 Recurrent Neural Ne
RBM、Deep Learningと学習(全脳アーキテクチャ若手の会 第3回DL勉強会発表資料)
2014年11月13日開催の全脳アーキテクチャ若手の会 第3回Deep Learning勉強会の資料です。RBMの動作原理をポイントを押さえて解説しました。参考資料を後ろに纏めましたのでご自由にご活用ください。
Deep Learning技術の今
第2回全脳アーキテクチャ勉強会での講演スライドです。Deep Learning の基礎から最近提案されている面白トピックを詰め込んだサーベイになっています。
Deep learning
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パッケージユーザーのための機械学習(4)：ニューラルネットワーク - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（※はてなフォトライフの不具合で正しくない順番で画像が表示されている可能性があります） 実は僕は普段全くニューラルネットワークを使ってない上に、すぐ隣に再帰ニューラルネットワークでバリバリNIPSに通していたことのある教授氏がいるので*1、こんなところで知ったかぶりして何か書くのはほとんど蛮勇に近いんですが（笑）、純粋に自分の勉強も兼ねて分離超平面の可視化をやってみたいので頑張って書いてみようと思います。 今回の参考文献もピンクの薄い本です。第7章pp.102-113にパーセプトロン型学習規則の発展系として、誤差逆伝播法に則った多層パーセプトロン＝ニューラルネットワークの説明が載っています。 はじめてのパターン認識 作者: 平井有三出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2012/07/31メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 1人 クリック: 7回この商品を含むブログ (4件) を見る
第17回 パーセプトロンを実装してみよう | gihyo.jp
少し間が空いてしまいましたが、今回は実践編。第15回で紹介したパーセプトロンを実装してみましょう。 環境はこれまでと同じくPython/numpy/matplotlibを用います。インストールなどの準備は第6回を参照してください。 パーセプトロンの復習 第15回で紹介したパーセプトロンの学習アルゴリズムをもう一度簡単に振り返っておきましょう。 2次元平面上のデータ点(xn,yn)(n=1,…,N)に正解ラベルtn∈{+1,-1}が与えられているとします。パーセプトロンは、次の予測式の結果がすべて正解になるようにパラメータa, b, cを決めるものでした。 そのようなパラメータは、次の手順で求めることができます。 データの中からランダムに1点(xn,yn)を取り出し、f(x,y)に代入すると、現在のパラメータを用いた予測値として＋1または－1が得られます。それが正解tnと一致する場合は何もせ
ニューラルネットワーク入門 〜目次〜
ニューラルネットワーク入門 Copyright(c)1996 Akira Iwata & Toshiyuki Matubara (Iwata Laboratory Nagoya Institute of Technolgy) ０ はじめに 学習の進め方 １ 神経細胞とニューラルネットワーク 神経細胞 ニューロンモデル ニューロンモデルの数式化 ネットワークモデル まとめ ２ 階層型ネットワーク ２．１ パーセプトロン パーセプトロン パーセプトロンの動作と学習 パーセプトロン学習のシミュレーション パーセプトロンの限界 まとめ ２．２ バックプロパゲーション学習 最急降下法 前向き演算 後向き演算１（出力層から中間層） 後向き演算２（中間層から入力層） ＢＰのシミュレーション ＢＰシミュレータ まとめ ２．３ その他の階層型ネットワーク ネオ
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RNNLM
Using large-scale brain simulations for machine learning and A.I.
A yet another brief introduction to neural networks
自然言語処理のためのDeep Learning