Inspirerad av framgången med att distribuera djupinlärning inom områdena Computer Vision och Natural Language Processing, har detta inlärningsparadigm också funnit sin väg in i området Music Information Retrieval. För att kunna dra nytta av fördjupat lärande på ett effektivt, men också effektivt sätt har djupt överförande lärande blivit en gemensam strategi. I detta tillvägagångssätt är det möjligt att återanvända utdata från ett förtränat neuralt nätverk som grund för en ny inlärningsuppgift. Den underliggande hypotesen är att om de inledande och nya inlärningsuppgifterna visar likheter och tillämpas på samma typ av inmatningsdata (t.ex. musikljud), är den genererade djupa representationen av data också informativ för den nya uppgiften. Eftersom de flesta nätverk som används för att skapa djupa representationer utbildas med hjälp av en enda grundläggande inlärningskälla är det dock osannolikt att deras representation kommer att vara informativ för alla tänkbara framtida uppgifter. I detta dokument presenterar vi resultaten av vår undersökning av vilka som är de viktigaste faktorerna för att generera djupa representationer för data och inlärningsuppgifter inom musikområdet. Vi genomförde denna undersökning via en omfattande empirisk studie som involverar flera inlärningskällor, samt flera djupinlärningsarkitekturer med varierande nivåer av informationsutbyte mellan källor, för att lära sig musikrepresentationer. Vi validerar sedan dessa representationer med hänsyn till flera måldatauppsättningar för utvärdering. Resultaten av våra experiment ger flera insikter i hur man kan närma sig utformningen av metoder för att lära sig brett utplacerade djupdata representationer inom musikdomänen.
Inom området för hämtning av musikinformation har paradigmet för lärande av multitask utforskats i REF för att undersöka i vilken utsträckning löst relaterade och orelaterade MIR-uppgifter drar nytta av gemensamma representationer.
One deep music representation to rule them all? A comparative analysis of different representation learning strategies
{'venue': 'Neural Computing and Applications', 'journal': 'Neural Computing and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}