Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ClipSaver.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно 19. Melody generation with transformers - Generative Music AI или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
Learn how to implement a transformer architecture in TensorFlow to generate melodies end to end. You’ll learn about melody encoding, dataset preprocessing, model building, training, and inference. Get code: https://github.com/musikalkemist/gene... Get the lecture slides: https://github.com/musikalkemist/gene... Website of the Generative Music AI Workshop in Barcelona: https://www.upf.edu/web/mtg/generativ... Sign up to The Sound of AI Slack Community to join the discussion: https://valeriovelardo.com/the-sound-... ====================================== Interested in music AI consulting? https://thesoundofai.com/consulting.html Interested in music AI recruitment? https://thesoundofai.com/recruitment.... Become a Python ninja with my Advanced Python Programming course: https://the-sound-of-ai-academy.teach... Connect with Valerio on LinkedIn: / valeriovelardo Follow Valerio on Twitter: / musikalkemist ====================================== Content 0:00 Intro 0:48 What we'll build 7:13 Code overview 7:29 Melody dataset 9:03 MelodyPreprocessor 19:57 Transformer 28:12 Encoder 36:34 EncoderLayer 40:28 Decoder 43:25 DecoderLayer 48:30 MelodyGenerator 54:54 Train script 1:06:19 Runing the train script 1:08:48 Experimenting with the code 1:11:25 What's up next?