深度学习与音乐生成
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作者(法)让·皮埃尔·布赖特(Jean-Pierre Briot)，加埃坦·哈杰里斯(Gaetan Hadjeres)，弗朗索瓦·大卫·帕凯特(Francois-David Pachet)著
出版社清华大学出版社
ISBN9787302627234
出版时间2023-04
装帧平装
开本其他
定价79元
货号12513576
上书时间2024-06-23
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前言
商品简介一、大致内容：本书主要讲述了深度学习在音乐生成领域的研究意义、具体方法、方向目标、表现力、挑战策略、框架融合等，对于表现力与框架融合方面作了更详细的描述；表现力部分讲了深度学习与音乐生成相结合的方式策略、该领域研究结果的评判标准以及交叉知识的具体体现，是本书籍新颖立意的重要部分。二：特色：将音乐生成和深度学习相融合，是一个新颖研究方向，而本书没有拘泥于使用哪种框架进行实现，而是对比了多种实现方式，提供了多方面的思路，对于后续学者的探究有很强的引导作用。三：读者对象：本书对于对音乐感兴趣的人以及对深度学习前沿方向的学者有好的学习价值，能够开拓他们的视野，对广大的音乐和计算机爱好者均有较大的参考价值。
目录
第1章引言
1.1动机
1.1.1基于计算机的音乐系统
1.1.2自主创作与辅助创作
1.1.3符号化人工智能与次符号化人工智能
1.1.4深度学习
1.1.5现状和未来
1.2这本书是讲什么的
1.2.1其他书籍和资料来源
1.2.2其他模型
1.2.3深度学习与马尔可夫模型
1.2.4学习需求和路线图
1.2.5本书涉及的范围
第2章方法
2.1五个维度
2.1.1目标
2.1.2表示
2.1.3架构
2.1.4挑战
2.1.5策略
2.2讨论
……
主编推荐
本书是对使用深度学习（深度人工神经网络）生成音乐内容的不同方法的综述。
精彩内容
一、大致内容：本书主要讲述了深度学习在音乐生成领域的研究意义、具体方法、方向目标、表现力、挑战策略、框架融合等，对于表现力与框架融合方面作了更详细的描述；表现力部分讲了深度学习与音乐生成相结合的方式策略、该领域研究结果的评判标准以及交叉知识的具体体现，是本书籍新颖立意的重要部分。二：特色：将音乐生成和深度学习相融合，是一个新颖研究方向，而本书没有拘泥于使用哪种框架进行实现，而是对比了多种实现方式，提供了多方面的思路，对于后续学者的探究有很强的引导作用。三：读者对象：本书对于对音乐感兴趣的人以及对深度学习前沿方向的学者有好的学习价值，能够开拓他们的视野，对广大的音乐和计算机爱好者均有较大的参考价值。
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