Нейронную сеть научили дописывать мелодии регтайм

Студент Массачусетского технологического института Феликс Сунь (Felix Sun) разработал нейронную сеть под названием DeepHear, которая может достраивать мелодии с помощью аккордов на основе уже выученного ею жанра. Об этом он написал в своём блоге. Код программы доступен на GitHub.

Программа представляет собой автокодирующий вариант глубокой байесовской сети, которые часто используются для распознавания изображений. Однако этот вариант не только сводил входящие данные к меньшему числу измерений, но и пытался как можно точнее воспроизвести полученный им образец. По похожему принципу действует нейронная сеть DeepDream, однако DeepHear, в отличие от неё, обучали не на изображениях, а на музыке — подборке регтаймов композитора Скотта Джоплина. После обучения сеть перенастроили на новую задачу — теперь её просили дополнить отрывок мелодии аккордами на основе уже полученных знаний. В качестве образца работы Сунь показал, как сеть дополнила «Оду к радости» Бетховена.

Как отмечает Феликс Сунь, в целом DeepHear действительно создаёт приятные (несмотря на небольшой диссонанс) последовательности аккордов, характерные для регтаймов. В будущем программу собираются дополнить и перейти на более совершенные методы обучения.