卷积神经网络被应用于乐谱中，以识别音符。

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简介：
该音符识别卷积神经网络旨在从乐谱数据中提取并识别出各个音符。目前已知的最佳参数设置包括：STEP_SIZE 等于 1e-6，FEATURE_STEP_SIZE 等于 1e-6，正则化系数 REG 为 1e-4，批次大小 BATCH_SIZE 为 32，全连接神经元数量 FULLY_CONNECTED_NEURONS 为 50，迭代次数 ITERATIONS 为 50。网络结构包含一个卷积层（使用 5 个过滤器，核大小为 3x3），随后应用 ReLU 激活函数，再接一个卷积层（同样使用 5 个过滤器，核大小为 3x3）和 ReLU 激活函数，然后进行池化操作，接着又是一个卷积层（使用 15 个过滤器，核大小为 3x3）以及 ReLU 激活函数，之后进行池化操作以减小特征维度，最后将所有特征进行扁平化处理，再经过两层隐藏层以及 Softmax 输出层。此外，还进行了间隔/增量分析统计。

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