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HAMR2015-LSTM-Music-Gen: 使用LSTM进行旋律与和弦生成-源码

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简介：
本项目利用长短期记忆网络(LSTM)实现音乐创作，专注于旋律及和弦的自动生成。提供完整代码以供学习研究使用。 HAMR 2015：DeepComposer作者这是我们在马拉加举行的HAMR @ ISMIR 2015黑客日所做的一个小技巧！参与者包括Anna Aljanaki、Stefan Balke、Ryan Groves、Eugene Krofto和Eric Nichols。我们的目标是收集一些具有象征性的歌曲数据集，其中包括旋律和和弦，并将这些数据以适用于输入到神经网络的通用矢量格式表示出来。 我们还开发了一种LSTM架构，用于生成声调旋律/和弦输出。通过这个项目，我们可以创作音乐！ 安装Python需求： ``` pip install -r requirements.txt ``` 使用的数据集包括： - 坦佩利摇滚语料库：包含200首歌曲。 - 埃森民歌集（ESAC）。 我们感谢上述作者提供的资源。更多文档可以在相关网站上找到。

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  • HAMR2015-LSTM-Music-Gen: 使用LSTM进行旋律与和弦生成-源码
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    本项目利用长短期记忆网络(LSTM)实现音乐创作，专注于旋律及和弦的自动生成。提供完整代码以供学习研究使用。 HAMR 2015：DeepComposer作者这是我们在马拉加举行的HAMR @ ISMIR 2015黑客日所做的一个小技巧！参与者包括Anna Aljanaki、Stefan Balke、Ryan Groves、Eugene Krofto和Eric Nichols。我们的目标是收集一些具有象征性的歌曲数据集，其中包括旋律和和弦，并将这些数据以适用于输入到神经网络的通用矢量格式表示出来。 我们还开发了一种LSTM架构，用于生成声调旋律/和弦输出。通过这个项目，我们可以创作音乐！ 安装Python需求： ``` pip install -r requirements.txt ``` 使用的数据集包括： - 坦佩利摇滚语料库：包含200首歌曲。 - 埃森民歌集（ESAC）。 我们感谢上述作者提供的资源。更多文档可以在相关网站上找到。
     
  • LSTM：利用Theano进行轨迹预测的LSTM-RNN源码
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    这段代码提供了一个使用Theano库实现的长短时记忆网络（LSTM）模型，专为基于历史数据预测轨迹设计。适用于时间序列分析和机器学习项目。 信息技术用于轨迹预测的LSTM-RNN网络。依赖性：Python-2.7.12平台Windows 10（64位） IntelliJ IDEA 2017.2.6版本，档案文件包括以下内容： - default.config: 默认执行配置为dict字符串（纯文本） - test.py: 运行默认测试的演示脚本 - config.py: 涉及配置处理的方法 - utils.py: 实用工具方法，包含文件操作、断言和日志记录等功能。 - dump.py：预测结果转储和平移规则转储的方法。 在lstm模块中： - __init__.py：初始化文件 - sampler.py：用于跟踪样本的读取、加载、保存及更新的操作类Sampler - model.py: 实现网络模型SocialLSTM的定义。
     
  • 使用 PyTorch 和 LSTM 进行诗歌创作
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    本项目利用PyTorch框架与LSTM模型，探索深度学习在自然语言处理领域的应用，实现自动化古诗生成。通过训练大量古典诗词数据，系统能自动生成风格各异、意境优美的诗句。 魔改 Pytorch LSTM 用于写诗的实验与猜想测试。
     
  • 使用PyTorch进行RNN和LSTM回归预测
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    本项目利用PyTorch框架实现基于循环神经网络（RNN）及长短时记忆网络（LSTM）的时间序列回归预测模型，适用于各类连续值预测任务。 三份数据集用于实验分析。对于每种方法的预测结果，使用RMSE、MAE和MAPE作为评价指标。此外，还有预测曲线图以及测试集中具体数值的预测值。 执行脚本段落件名为xxx_prac.py，包含了各种方法的具体实现步骤。 utils.py是一个工具脚本，其中包含模型类及所需函数。 超参数.docx文档记录了三份数据集在RNN、LSTM和AM-LSTM三种方法中所使用的超参数。对于MLP和SVR的超参数则未进行调整，可能意义不大。
     
  • XLNet-Gen：利用XLNet进行语言生成
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    简介：XLNet-Gen是基于XLNet模型的语言生成工具，能够高效地产生高质量、连贯度高的文本内容，在多种自然语言处理任务中表现出色。 更新日期：2021年1月30日 该存储库已存档。请使用支持PyTorch和TensorFlow的XLNet语言生成版本。这不是官方实施。本自述文件末尾以及samples文件夹中均包含示例。 您可以访问Colab笔记本以获取更多信息： 用法： 第一步：下载并安装需求（如果需要，可将Requirements.txt中的tensorflow更改为tensorflow-gpu） ``` git clone https://github.com/rusiaaman/XLnet-gen.git && cd XLnet-gen pip install -r requirements.txt ```
     
  • TensorFlow 使用 LSTM 进行诗歌创作的代码和数据
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    本项目利用TensorFlow框架与LSTM模型进行中文古诗创作。通过深度学习技术解析大量诗词作品，生成具有韵律美感的新作，为古典文学爱好者提供灵感源泉。 TensorFlow LSTM 写诗的代码与数据涉及使用循环神经网络（LSTM）模型来生成诗歌。这个过程通常包括准备训练数据、构建LSTM模型以及通过调整参数使模型能够学习到语言模式并创作出新的诗句。实现这一目标需要对Python和TensorFlow有较深的理解，并且熟悉自然语言处理技术。
     
  • 【LSTM时序预测】利用双向LSTM与集成学习（LSTM-Adaboost）进行股价预测及MATLAB代码分享.zip
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    本资源提供基于双向LSTM神经网络结合AdaBoost算法的股价预测模型，包含详细实现步骤和MATLAB源码，助力研究者深入探索时序数据预测技术。 版本：MATLAB 2014a至2019a 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等领域的MATLAB仿真。 内容：标题所示，详细介绍可通过主页搜索博客获取。 适合人群：本科和硕士研究生的科研学习使用。 介绍：热爱科研工作的MATLAB开发者，在技术与个人修养方面同步提升。如有合作意向，请私信联系。
     
  • LSTM-Text-Generation: 基于Word2Vec和RNN-LSTM的文本生成
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    本项目利用Word2Vec进行词嵌入训练，并结合循环神经网络(RNN)与长短时记忆网络(LSTM)，实现高效、流畅的文本自动生成，适用于多种语言模型任务。 LSTM文本生成（Word2Vec + RNN/LSTM）目录： - 输入文件数据 - char_LSTM.py：以字母为维度，预测下一个字母是什么。 - word_LSTM.py：以单词为维度，预测下一个单词是什么。 在char_LSTM.py中，我们使用RNN进行文本生成，并采用温斯顿·丘吉尔的传记作为学习语料。英文小说可以从古登堡计划网站下载txt平文件格式。 word_LSTM.py与上述模型类似，但使用Word2Vec对语料构建词向量并预测下一个单词。这里我们用Keras简单搭建深度学习模型进行训练。
     
  • 股票价格预测-LSTM：利用LSTM进行股票价格预测-源码
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    本项目通过长短期记忆网络（LSTM）模型对股票价格进行预测，并提供完整的代码实现。适用于研究和学习金融时间序列分析。 使用LSTM进行股票价格预测的项目被称为stock_price_prediction_LSTM。该项目旨在通过长短期记忆网络来预测股票的价格走势。
     
  • 使用PyTorch进行LSTM预测入门实践
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    本教程旨在引导初学者掌握利用PyTorch框架实现LSTM（长短时记忆网络）模型的基本预测方法，通过实例讲解和代码演示，帮助读者轻松上手基于深度学习的时间序列预测任务。 基于Pytorch的LSTM预测实现（入门级别）主要涉及使用Python深度学习框架Pytorch来构建一个简单的长短期记忆网络模型，用于时间序列数据的预测任务。此教程旨在帮助初学者理解如何准备数据、定义神经网络架构并训练模型以完成基本的时间序列分析工作。 步骤包括： 1. 准备和预处理数据集； 2. 构建LSTM模型，并利用Pytorch框架中的相关函数进行实现； 3. 用适当的损失函数与优化器对模型进行训练，同时确保设置合理的超参数； 4. 最后评估该预测模型的性能。 通过遵循这些步骤，读者可以掌握使用Pytorch和LSTM的基本概念和技术来解决实际问题。