Vi introducerar en metod för att införa högre nivå struktur på genererad, polyfonisk musik. En Convolutional Restrikted Boltzmann Machine (C-RBM) som en generativ modell kombineras med Gradient Descent restriktion optimering för att ge ytterligare kontroll över genereringsprocessen. Detta möjliggör bland annat användning av en "mall" bit, från vilken vissa strukturella egenskaper kan extraheras, och överföras som begränsningar till nyproducerat material. Provtagningsprocessen styrs med Simulated Annealing för att undvika lokala optima och ND-lösningar som både uppfyller begränsningarna och är relativt stabila med avseende på C-RBM. Resultaten visar att med detta tillvägagångssätt är det möjligt att kontrollera den högre nivån själv-simivalens struktur, mätaren, samt tonala egenskaper hos den resulterande musikaliska pjäsen samtidigt som dess lokala musikaliska samstämmighet bevaras.
Lattner m.fl. inför en struktur på högre nivå genom att korsa selektiv Gibbs-provtagning på en konvolutionell RBM REF och lutningsnedstigning som minimerar kostnaden för att malla bit på funktioner som självlikhet.
Imposing higher-level Structure in Polyphonic Music Generation using Convolutional Restricted Boltzmann Machines and Constraints
{'venue': 'Journal of Creative Music Systems, Volume 2, Issue 1, March 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}