Skladanje glazbe pomoću rekurzivnih neuronskih mreža

završni rad

• Naslov (engleski): Composing music with recurrent neural networks
• Autor: Jure Kostelac
• Mentor: Siniša Srbljić (mentor)
• Član povjerenstva: Siniša Srbljić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Adrian Satja Kurdija (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Miroslav Popović (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2018-09-05, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

U ovom radu obrađuje se metoda skladanja glazbe pomoću rekurzivnih neuronskih mreža. Na početku prolazimo tijek razvoja neuronskih mreža. Uspoređujemo biološki neuron s umjetnim, navodimo vrste prijenosnih funkcija i govorimo o usponima i padovima neuronskih mreža. Nadalje objašnjavamo razliku između unaprijednih i ponavljajućih mreža. Spominjemo algoritam propagacije pogreške unatrag koji je zaslužan za rješavanje problema dodjele zasluga. Skladanje glazbe radimo na primjeru dvoosne ponavljajuće neuronske mreže. Analiziramo MIDI datoteke iz kojih izvlačimo elemente koje vrednujemo i objašnjavamo kako se ostvaruje vremenska i notna invarijantnost neuronske mreže. Rad zaključujemo uspoređujući prednosti i mane ove metode.

Sažetak (engleski)

In this bachelor thesis we process a method of composing musical works using recursive neural networks. First we go through the history of neural networks. We compare biological neurons with artificial, we refer the types of transmission functions and talk about the rise and fall of neural networks. We further explain the difference between feed-forward and recurring networks. Backpropagation algorithm is mentioned as the algorithm responsible for solving the Credit Assignment Problem. We compose music using a biaxial recurrent neural network. We analyze MIDI files from which we draw elements that we value and explain how to achieve time and note invariance. We conclude by comparing the advantages and disadvantages of this method.

• Ključne riječi: umjetna inteligencija; skladanje glazbe; umjetna neuronska mreža
• Ključne riječi (engleski): artificial intelligence; composing music; artificial neural network
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:036777
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2019-03-13 21:44:56