首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
    • 综合排序
    • 最热优先
    • 最新优先
    时间不限
  • 来自专栏ATYUN订阅号

    AI“贝多芬”诞生了?

    音乐是艺术,音乐也是一门生意。如今,音乐这门生意越发引起商业巨头的关注。曾经,各音乐平台比的是曲目数量,艺人进驻数量,后来则更看重独家版权。现在,以深度神经网络为代表的AI技术逐渐逼近落地,放眼全球,音乐平台的AI大战一触即发。

    92330发布于 2019-10-15
  • 来自专栏Hank’s Blog

    4-6 R语言函数 排序

    #sort:对向量进行排序;返回排好序的内容 #order:返回排好序的内容的下标/多个排序标准 > x <- data.frame(v1=1:5,v2=c(10,7,9,6,8),v3=11:15,v4=c(1,1,2,2,1)) > sort(x$v2) [1] 6 7 8 9 10 > sort(x$v2,decreasing = TRUE) [1] 10 9 8 7 6 > order(x$v2) [1] 4 2 5 3 1 > x[order(x$v2),] v1 v

    40940发布于 2020-09-16
  • 来自专栏yuyy.info技术专栏

    《代码整洁之道》笔记(4-6章节)

    个人认为注释还是要写,算是对代码的中文翻译,因为我们的英语水平,命名习惯各不相同。

    35110编辑于 2022-06-28
  • 来自专栏新智元

    AI续写贝多芬未竟的《第十交响曲》

    当管弦乐团指挥Guillaume Berney挥下开场的第一个强拍时,瑞士洛桑音乐厅里响起的第一个和弦可能来自于贝多芬没有完成的《第十交响曲》。 一般认为,现存的贝多芬《第十交响曲》底稿只有第一乐章的大部分,其后的部分则缺失。 “音乐中有一点贝多芬的味道,但实际上,作曲者不是贝多芬,而是BeethovANN。这很新奇。” 指挥Berney表示同意。 他首先将贝多芬大师的16首弦乐四重奏输入电脑,室内乐作品提供了贝多芬和声和旋律结构的非常清晰的感觉。 然后,他要求算法围绕贝多芬第十交响曲第一乐章的残存音符中发现的一个主题片段创作一首乐曲。 “这根本不是亵渎,”Berney表示赞同,并强调“没有人试图取代贝多芬。”他说,事实上,这位德国作曲家很可能是该算法的粉丝。

    94320发布于 2021-09-17
  • 来自专栏新智元

    秒变莫扎特、贝多芬,Facebook提出完美转换音乐风格的神经网络

    AI需要一个输入,比如将一首交响乐团演奏的巴赫作为输入 ,然后将其转换为其他风格,例如,贝多芬风格的钢琴演奏的同一首曲子。

    85340发布于 2018-05-28
  • 来自专栏量子位

    支持移动GPU、推断速度提升4-6

    TensorFlow用于移动设备的框架TensorFlow Lite发布重大更新,支持开发者使用手机等移动设备的GPU来提高模型推断速度。

    1.2K30发布于 2019-04-24
  • 来自专栏HyperAI超神经

    人工智能续写贝多芬生前未完成的《第十交响曲》【智能快讯】

    新奇 人工智能续写贝多芬生前未完成的《第十交响曲》 2020 年将是世界著名音乐家贝多芬诞辰 250 周年。为了向其表达敬意,一个国际团队将利用人工智能(AI)续写贝多芬生前未完成的《第十交响曲》。 研究人员将从贝多芬在 1827 年去世前写在笔记本上的几段乐章开始,结合人工智能软件来完成交响乐剩余的部分。目前,该人工智能软件已经储存了贝多芬生前所有的作品。 ? 贝多芬从小接受音乐训练,其父以莫扎特为其榜样,要求十分严格。贝多芬在 8 岁时就能在科隆登台演出,11 岁就在剧院乐队演出,13 岁就成为风琴师,并发表了 3 首奏鸣曲。 贝多芬《第九交响曲》手稿 1823 年底,贝多芬完成了《第九交响曲》。在此之后,他就开始构思创作《第十交响曲》。 之后,有两篇关于贝多芬 《第十交响曲》的论文发表了,一篇是布赖登勒的,另一篇是贝多芬手稿研究专家巴里·库珀(Barry Cooper)的。

    90320发布于 2019-12-25
  • 来自专栏人人都是极客

    支持移动GPU、推断速度提升4-6

    虽然移动设备的处理能力和功率都有限。虽然TensorFlow Lite提供了不少的加速途径,比如将机器学习模型转换成定点模型,但总是会在模型的性能或精度上做出让步。

    1.8K20发布于 2019-03-15
  • 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶

    15非监督学习异常检测4-6构建与评价异常检测系统

    Note 对于异常检测问题而言,样本数据集往往是倾斜的,即 标记为 1 异常的数据往往很少,而标记为 0 即正常的数据往往很多 此时使用准确率等方法来进行判断一个模型的好坏往往是不合适的,所以通过 查准率和查全率以及 F1 分数能够很好的分析和判断这个问题

    1.8K11发布于 2020-08-14
  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    机器学习入门 4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数

    本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍使用sklearn网格搜索寻找最好的超参数以及kNN计算两个数据点距离的其他距离定义。

    86200发布于 2019-11-13
  • 来自专栏desperate633

    4-6课 数据的过滤where子句操作符使用通配符进行过滤

    实际查询中,通常不会检索所有行,需要对数据进行筛选过滤,选出符合我们需要条件的数据。

    2.3K10发布于 2018-08-22
  • 来自专栏yuyy.info技术专栏

    《Go语言精进之路:从新手到高手的编程思想、方法和技巧1》4-6章笔记

    醍醐灌顶到没有,别扭确实存在。当然这需要一段时间来适应,说下这段时间最难接受的点吧。 1、文件的单一职责做不好,一个文件里有多个结构体,想知道某个结构体有哪些方法,需要借助IDE 2、命名使用单字母,特定场景能理解,例如循环里的i,遍历map的k,v,但是很多单字母不是这种常见场景里的。代码整洁之道里说命名要见名知意,宁愿用长命名也不用无法表达清楚的短命名,这点go背道而驰。此书里说有时需要短命名加注释,而代码整洁之道里说注释就不应该存在,如果要用注释,说明写的代码无法准确清晰的表达意思。

    1.2K20编辑于 2022-09-21
  • 来自专栏IT技术圈(CSDN)

    浙大版《C语言程序设计(第3版)》题目集 练习4-6 猜数字游戏

    练习4-6 猜数字游戏 猜数字游戏是令游戏机随机产生一个100以内的正整数,用户输入一个数对其进行猜测,需要你编写程序自动对其与随机产生的被猜数进行比较,并提示大了(“Too big”),还是小了(“Too

    1.2K20发布于 2020-09-15
  • 来自专栏IT技术圈(CSDN)

    浙大版《C语言程序设计(第3版)》题目集 习题4-6 水仙花数

    习题4-6 水仙花数 水仙花数是指一个N位正整数(N≥3),它的每个位上的数字的N次幂之和等于它本身。例如:153=13+53+33。 本题要求编写程序,计算所有N位水仙花数。

    95840发布于 2020-09-15
  • 来自专栏音乐与健康

    病人们,音乐是你们的生命解药吗 | 音乐传奇故事

    在这个冬天,音乐是不怎么顶用的奢侈品,当你因为高烧而辗转难眠,把贝多芬播放一万遍也不能好起来,能真正治愈你的是布洛芬。同样的道理也适用于这些音乐家。 《艾格蒙特》是贝多芬写给歌德戏剧的曲子,剧本讲述了一个英雄的牺牲。这是贝多芬英雄风格的最后一部作品。歌德要求在艾格蒙特被处死的结尾处,写一首《胜利交响曲》。 所有声音汇聚在一起的时候,响彻音乐厅的是小泽征尔的诠释,贝多芬的信念在音乐里再次复活,英雄回来了。 黄永玉喜欢听着贝多芬画画,医生开的医嘱要求「静养」,但他耳朵不好,听音乐要把声音旋钮旋到最大,鼓声响起来的时候花瓶里的水都震出了波纹,贝多芬的交响乐响起来,黄永玉就要画画了。 只要重新听到贝多芬的交响曲,黄永玉还会继续画画。这个周日,坂本龙一就会回到他的钢琴前,琴槌落下的那一刻,音乐又要开始了。

    18110编辑于 2026-05-27
  • 结构归纳偏置在多声部音乐生成中的数学基础与实证研究

    本文将从贝多芬奏鸣曲的各种复杂性出发,探讨属性独立性的统计学证据,并结合信息论、统计学习理论(Rademacher复杂度)及范畴论,对该架构的泛化能力进行严谨的数学论证。 贝多芬的钢琴奏鸣曲因其复杂的层级结构和左右手之间既独立又交织的复调特性,成为了检验AI生成能力的终极试金石。 为了构建能够通过图灵测试的音乐生成系统,研究者并未直接诉诸更大的模型参数,而是首先对贝多芬32首钢琴奏鸣曲中的156个核心主题进行了微观层面的统计解剖。 特别是在乐句的一致性方面,模型成功跨越了“中间层”,生成了具有贝多芬式逻辑的完整乐段。 贝多芬的音乐不仅是艺术的瑰宝,在这一刻,它也成为了开启下一代人工智能数学基础的钥匙。

    25810编辑于 2026-01-25
  • 来自专栏ATYUN订阅号

    Facebook开发深度学习系统,如同大师一样玩音乐

    Facebook的研究人员开发了一种深度学习系统,可以复制它听到的音乐,将其回放,就好像它是莫扎特,贝多芬或巴赫一样。这是研究人员首次在乐器,风格和流派之间制作高保真音乐转换。 GPU和cuDNN -accelerated PyTorch深度学习框架,六类古典音乐领域训练系统,其中包括:莫扎特的46部交响曲,海顿的27个弦乐四重奏,JS巴赫的清唱剧为乐队,巴赫的管风琴作品,贝多芬

    57150发布于 2018-07-27
  • 来自专栏量子位

    让莫扎特“续写”披头士的音乐,OpenAI的新AI作曲能力强丨Demo可玩

    还可以驾驭各种曲风,从莫扎特、贝多芬,到爵士乐、乡村音乐,还有披头士、Lady Gaga的曲风。 甚至,MuseNet能让莫扎特“续写”Lady Gaga的歌,让肖邦“续写”Adele的歌。 可以试试让披头士乐队“续写”《哈利波特》的BGM然后用钢琴弹出来,或者用贝多芬的风格续写Let It Go然后用吉他演奏。 以贝多芬的风格为例,它的乐曲中包含了部分莫扎特元素、海顿元素、柴可夫斯基元素和门德尔松元素。 ? 而莫扎特则多了克莱门蒂元素: ? 这样一张关系图中,AI摸清了每个音乐家风格的门道。

    1.1K20发布于 2019-05-13
  • 来自专栏DeepHub IMBA

    扩散模型的极简介绍

    而DALL-E可以为文本提示生成图像,如“爱因斯坦打扮成贝多芬”。 而先验模型是一种能够从噪声中生成图像的扩散模型。然而在扩散模型中,我们无法控制模型产生的图像类型。 对于“爱因斯坦打扮成贝多芬”这种文本标题,需要爱因斯坦和贝多芬的图像。因此使用CLIP生成图像,图像的特征被增强为噪声样本,然后传递到先验模型。

    1.3K30编辑于 2022-11-11
  • 来自专栏深度学习与python

    汇总了30余场面试,4-6月Java面经笔记及详解,通用性极强 | 极客时间

    最近感慨面试难的人越来越多了,一方面是市场环境,更重要的一方面是企业对 Java 的人才要求越来越高了。‍ 基本上这样感慨的分为两类人,第一,虽然挂着 3、5 年经验,但肚子里货少,也没啥拿得出手的项目,自己还意识不到问题;第二,自身有技术追求,但欠点儿火候,多练习多吸收知识,锤炼一下问题不大。 拿我自己来说,早几年也是心比天高,觉得自己特了不起,结果往往一面试就发虚,大部分人都经历过这样一个不自知的阶段。 后面见识多了,再主动多跟着大佬学习,薪资就能相对顺利地随着经验积累增多一路涨起来。 之前私圈分享过

    26410编辑于 2023-03-29
领券