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書誌情報サマリ

書名

音楽で身につけるディープラーニング

著者名 北原鉄朗／著
出版者 オーム社
出版年月 2023.10
請求記号 0071/00752/

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1 鶴舞0238346811一般和書２階開架パソコン在庫 

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書誌詳細

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請求記号 0071/00752/
書名 音楽で身につけるディープラーニング
著者名 北原鉄朗／著
出版者 オーム社
出版年月 2023.10
ページ数 11,207p
大きさ 21cm
ISBN 978-4-274-23106-3
分類 00713
一般件名 深層学習 　 音楽-作曲
書誌種別 一般和書
内容紹介 PythonとTensorFlowを使った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入門書。音楽の基礎知識からGANによる楽曲生成までを解説する。プログラムのダウンロードサービス付き。
書誌・年譜・年表 文献:p201〜204
タイトルコード 1002310051718

要旨 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。
目次 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
著者情報 北原 鉄朗
　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)


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