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ディープラーニングで曲のコード進行を生成するウェブサービスを作りました - Qiita
悩める作曲家のために、RNN(リカレントニューラルネットワーク)を利用して、曲のコード進行を生成するウェブサービス Deep Chordを作りました。本記事ではDeep Chordの概要を紹介します。 Deep Chord Deep ChordのRNNの学習・推定にはChainerを、ウェブ部分にはDjangoを利用しています。 Deep Chordの概要 コード進行って？ 例えばピアノの鍵盤で「ド・ミ・ソ」とか「レ・ファ・ラ」とか、複数の音を同時に弾くと、それぞれ異なる響きになりますが、これを和音(コード)と呼びます。この和音が様々に遷移していくことで曲が出来上がるのですが、この和音の遷移こそがコード進行です。 コード進行には、多くの曲で利用される王道進行というものがあります。例えばJ-POPでは、F(ファ・ラ・ド) → G(ソ・シ・レ) → Em(ミ・ソ・シ) → Am(ラ・ド・ミ)、
【ディープラーニング】10時間でChainerの基本を身につける - あれもPython,これもPython
ディープラーニングは色々な知識が必要です。 「チュートリアル動かしました」で止まったままの人も多いでしょう。 そこで、自分がchainerを理解しながら動かした時の方法を書きます。 大前提 とは言ったものの、誰でも入門は無理なので。 以下が最低限の前提です。 数学:微分積分、行列、確率とか聞いても「ああ、あれね・・・」くらいには思う IT:Pythonがそれなりに分かる。numpyはそこそこ分かる。 機械学習:説明変数とか、目的変数とか分類とかが何となく分かる やる気:引っかかった時に、調べる気力がある ゴール chainerを自分で色々試せるレベルになる。 あくまで試せるレベルになるだけです。 それでも千里の道も一歩からです。 一緒に頑張りましょう。 ちなみになぜchainerか、というと、 入門者が触るには、バランスは良さそうに見えたからです。 最初の最初 ディープラーニングは歴史から
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