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機械学習・深層学習
出版社名:オーム社
出版年月:2023年10月
ISBN:978-4-274-23106-3
207P 21cm
音楽で身につけるディープラーニング
北原鉄朗/著
組合員価格 税込
2,822
円
(通常価格 税込 2,970円)
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内容紹介・もくじなど
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学ぶ。PythonとTensorFlowで音楽を学習してメロディを自動生成。音楽の基礎知識からGANによる楽曲生成までを解説。
もくじ情報: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
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学ぶ。PythonとTensorFlowで音楽を学習してメロディを自動生成。音楽の基礎知識からGANによる楽曲生成までを解説。
もくじ情報: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
著者プロフィール
北原 鉄朗(キタハラ テツロウ)
2002年東京理科大学理工学部情報科学科卒業。現在、日本大学文理学部情報科学科教授。主な研究分野は音楽情報処理。身のまわりのさまざまな音をコンピュータが理解したり、つくり出したりする技術の開発に取り組んでいる(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
北原 鉄朗(キタハラ テツロウ)
2002年東京理科大学理工学部情報科学科卒業。現在、日本大学文理学部情報科学科教授。主な研究分野は音楽情報処理。身のまわりのさまざまな音をコンピュータが理解したり、つくり出したりする技術の開発に取り組んでいる(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
もくじ情報: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
もくじ情報: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