Sammanfattning av denna webbsida: Representationer i hörselbarken kan baseras på mekanismer som liknar den visuella ventralströmmen; moduler för att bygga invarians till transformationer och flera lager för kompositionalitet och selektivitet. I detta dokument föreslår vi att sådana beräkningsmoduler används för att extrahera invarianta och diskriminerande ljudrepresentationer. Med utgångspunkt i en teori om invariant i hierarkiska arkitekturer föreslår vi en ny, mellannivårepresentation för akustiska signaler, med hjälp av empiriska fördelningar av projektioner på en uppsättning mallar och deras omvandlingar. Under antagandet att, genom konstruktion, denna ordbok av mallar är sammansatt från liknande klasser, och prover omlopp av varians-inducerande signaltransformationer (såsom skiftning och skala), den resulterande signaturen är teoretiskt garanterad att vara unik, invariant till transformationer och stabil till deformationer. Moduler för projektion och poolning kan då utgöra lager av djupa nätverk, för att lära sig sammansatta representationer. Vi presenterar de viktigaste teoretiska och beräkningsmässiga aspekterna av en ram för oövervakad inlärning av invarianta ljud representationer, empiriskt utvärderad på musik genre klassificering.  Representationer i hörselbarken kan baseras på mekanismer som liknar den visuella ventralströmmen; moduler för att bygga invarians till transformationer och flera lager för kompositionalitet och selektivitet. I detta dokument föreslår vi att sådana beräkningsmoduler används för att extrahera invarianta och diskriminerande ljudrepresentationer. Med utgångspunkt i en teori om invariant i hierarkiska arkitekturer föreslår vi en ny, mellannivårepresentation för akustiska signaler, med hjälp av empiriska fördelningar av projektioner på en uppsättning mallar och deras omvandlingar. Under antagandet att, genom konstruktion, denna ordbok av mallar är sammansatt från liknande klasser, och prover omlopp av varians-inducerande signaltransformationer (såsom skiftning och skala), den resulterande signaturen är teoretiskt garanterad att vara unik, invariant till transformationer och stabil till deformationer. Moduler för projektion och poolning kan då utgöra lager av djupa nätverk, för att lära sig sammansatta representationer. Vi presenterar de viktigaste teoretiska och beräkningsmässiga aspekterna av en ram för oövervakad inlärning av invarianta ljud representationer, empiriskt utvärderad på musik genre klassificering.
Zhang m.fl. REF föreslår användning av beräkningsbaserade djupinlärningsmoduler för att extrahera invarianta och diskriminerande ljudrepresentationer som sedan kan användas för att klassificera musik i olika genrer.
A Deep Representation for Invariance And Music Classification
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}