s444337/praca-magisterska
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Releases Wiki Activity

Dodano przykłady na końcu pracy

Browse Source
This commit is contained in:
Cezary Pukownik 2020-06-17 13:22:18 +02:00
parent a9716f11da
commit b9cb6d46b6
29 changed files with 163 additions and 51 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

18
docs/document.aux
View File

@ -113,12 +113,18 @@
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.5.1\relax .\leavevmode@ifvmode \kern .5em }Oprogramowanie}{52}\protected@file@percent }
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.5.2\relax .\leavevmode@ifvmode \kern .5em }Zbi\IeC {\'o}r danych}{52}\protected@file@percent }
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.5.3\relax .\leavevmode@ifvmode \kern .5em }Wydobycie danych}{52}\protected@file@percent }
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {3.6\relax .\leavevmode@ifvmode \kern .5em }Trenowanie modelu}{53}\protected@file@percent }
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {3.7\relax .\leavevmode@ifvmode \kern .5em }Generowanie muzyki przy pomocy wytrenowanych modeli}{54}\protected@file@percent }
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.5.4\relax .\leavevmode@ifvmode \kern .5em }Trenowanie modelu}{53}\protected@file@percent }
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.5.5\relax .\leavevmode@ifvmode \kern .5em }Generowanie muzyki przy pomocy wytrenowanych modeli}{54}\protected@file@percent }
\newlabel{fig:losses}{{3.3}{55}}
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {3.8\relax .\leavevmode@ifvmode \kern .5em }Wyniki}{56}\protected@file@percent }
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {3.9\relax .\leavevmode@ifvmode \kern .5em }Wnioski}{56}\protected@file@percent }
\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{Rozdzia\PlPrIeC {\l }\ 4\relax .\leavevmode@ifvmode \kern .5em Podsumowanie}{57}\protected@file@percent }
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.5.6\relax .\leavevmode@ifvmode \kern .5em }Wyniki}{56}\protected@file@percent }
\newlabel{fig:score1}{{3.4}{57}}
\newlabel{fig:score10}{{3.5}{57}}
\newlabel{fig:score25}{{3.6}{58}}
\newlabel{fig:score50}{{3.7}{58}}
\newlabel{fig:score75}{{3.8}{59}}
\newlabel{fig:score100}{{3.9}{59}}
\newlabel{fig:score150}{{3.10}{60}}
\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{Podsumowanie}{61}\protected@file@percent }
\@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }}
\@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }}
\bibcite{survay}{1}
@ -131,6 +137,6 @@
\bibcite{tempos}{8}
\bibcite{deep_learning_2}{9}
\bibcite{seq2seq-keras}{10}
\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{Bibliografia}{59}\protected@file@percent }
\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{Bibliografia}{63}\protected@file@percent }
\@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }}
\@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }}

35
docs/document.fdb_latexmk
View File

@ -1,10 +1,10 @@
# Fdb version 3
["makeindex document.idx"] 1592389906 "document.idx" "document.ind" "document" 1592390153
"document.idx" 1592390127 0 d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e ""
["makeindex document.idx"] 1592392720 "document.idx" "document.ind" "document" 1592392736
"document.idx" 1592392724 0 d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e ""
(generated)
"document.ilg"
"document.ind"
["pdflatex"] 1592390149 "j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/document.tex" "j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/document.pdf" "document" 1592390153
"document.ilg"
["pdflatex"] 1592392729 "j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/document.tex" "j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/document.pdf" "document" 1592392736
"c:/software/latex/texmf-dist/fonts/enc/dvips/pl/plit.enc" 1550343089 1946 62ba825cda1ff16dbaa60d53ac60525a ""
"c:/software/latex/texmf-dist/fonts/enc/dvips/pl/plme.enc" 1550343089 3126 59f33ff3e396436ebc36f4e7b444d5c4 ""
"c:/software/latex/texmf-dist/fonts/enc/dvips/pl/plmi.enc" 1550343089 2005 f094775651a1386335c158fb632529f1 ""
@ -196,10 +196,10 @@
"c:/software/latex/texmf-var/web2c/pdftex/pdflatex.fmt" 1550344823 4224189 05b80a2fc98956d1ad757099b6714631 ""
"c:/software/latex/texmf.cnf" 1550344763 715 839ef4b14d931ce86420174d3a223d3e ""
"chapter-style.sty" 1560952449 376 87871882de090607c810d89fd5ae18d9 ""
"document.aux" 1592390153 12278 51a0f86d9302016ed28754830eb41a4f ""
"document.ind" 1592389906 0 d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e "makeindex document.idx"
"document.tex" 1592390148 89481 e9b81a3b8b13a84a9c66cc95c6e4d063 ""
"document.toc" 1592390153 5522 6910cb3359b772ede7c454f64c6f59c3 ""
"document.aux" 1592392736 12335 6e2c450c56afd4cb2fd3f96e27614aaf ""
"document.ind" 1592392721 0 d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e "makeindex document.idx"
"document.tex" 1592392719 90999 bb6a435aeb16cfbea570479f24e99469 ""
"document.toc" 1592392736 5379 65d70d6a3f93873b4bbd09ce27d5b016 ""
"images/autoencoder.png" 1590441548 23857 e7e97c4ad164834bf8d9e2a1bef11905 ""
"images/gradient_descent_1_long.png" 1590441549 10075 3f2887989844779ae2c10639cdfbca6e ""
"images/gradient_descent_2_long.png" 1590441549 8705 4b42e8becdda3fb5896ce89581451166 ""
@ -213,6 +213,13 @@
"images/nuty_linia.png" 1590441550 21762 9009cff1f7f5eb8cd57f9dfd335abfb8 ""
"images/rnn.PNG" 1590478231 32351 837c802690d5d98090d2f00ef3af9fc3 ""
"images/rnn.png" 1590478231 32351 837c802690d5d98090d2f00ef3af9fc3 ""
"images/score_1.png" 1592392124 19902 a8329fe3bbe8e0442ecd12c386291438 ""
"images/score_10.png" 1592392124 25547 2ccf4895f2e9761f40091ad03d870b95 ""
"images/score_100.png" 1592392124 28821 e8bc9ad67c2075b355a944a0fa875096 ""
"images/score_150.png" 1592392124 35857 a3368b4c605f54c2c36dc523af761b58 ""
"images/score_25.png" 1592392124 30596 c9588004b87eec1b14753250ee464cc1 ""
"images/score_50.png" 1592392124 31659 2815c50633e004d965b99b76172563db ""
"images/score_75.png" 1592392124 32253 a0a7c7b44586d06bd6ac717e8ccb1705 ""
"images/seq2seq2.PNG" 1590503901 30893 1856fa19ecec2dec6c981cc7e4f930f7 ""
"images/seq2seq2.png" 1590503901 30893 1856fa19ecec2dec6c981cc7e4f930f7 ""
"images/sigmoid.png" 1590441554 9716 acc4f414b1d7e983d673c0833a10041d ""
@ -221,14 +228,14 @@
"images/training_losses.png" 1592382149 57293 6eb12c89458f62456bc8b0860f6df331 ""
"images/wartosc_nut.jpg" 1590441554 48213 d311c2cedb2ed53dcf5eff20f70eda80 ""
"images/waveform_axis.png" 1592213328 15586 415de2db6755bd1d0d64273aaa86d16d ""
"j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/document.aux" 1592390153 12278 51a0f86d9302016ed28754830eb41a4f ""
"j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/document.tex" 1592390148 89481 e9b81a3b8b13a84a9c66cc95c6e4d063 ""
"j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/document.aux" 1592392736 12335 6e2c450c56afd4cb2fd3f96e27614aaf ""
"j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/document.tex" 1592392719 90999 bb6a435aeb16cfbea570479f24e99469 ""
"pythonhighlight.sty" 1590660734 4822 44a39a68d852c9742af161f7166b2a03 ""
(generated)
"document.idx"
"document.pdf"
"document.log"
"document.aux"
"j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/document.log"
"j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/document.pdf"
"document.idx"
"document.toc"
"document.aux"
"j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/document.pdf"
"document.pdf"

21
docs/document.fls
View File

@ -323,6 +323,27 @@ INPUT j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/inference-decoder-graph.png
INPUT j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/training_losses.png
INPUT j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/training_losses.png
INPUT j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/training_losses.png
INPUT j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/score_1.png
INPUT j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/score_1.png
INPUT j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/score_1.png
INPUT j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/score_10.png
INPUT j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/score_10.png
INPUT j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/score_10.png
INPUT j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/score_25.png
INPUT j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/score_25.png
INPUT j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/score_25.png
INPUT j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/score_50.png
INPUT j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/score_50.png
INPUT j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/score_50.png
INPUT j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/score_75.png
INPUT j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/score_75.png
INPUT j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/score_75.png
INPUT j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/score_100.png
INPUT j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/score_100.png
INPUT j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/score_100.png
INPUT j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/score_150.png
INPUT j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/score_150.png
INPUT j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/score_150.png
INPUT c:/software/latex/texmf-dist/fonts/tfm/public/pl/plti10.tfm
INPUT j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/document.ind
INPUT j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/document.ind

68
docs/document.log
View File

@ -1,4 +1,4 @@
This is pdfTeX, Version 3.14159265-2.6-1.40.19 (TeX Live 2018/W32TeX) (preloaded format=pdflatex 2019.2.16) 17 JUN 2020 12:35
This is pdfTeX, Version 3.14159265-2.6-1.40.19 (TeX Live 2018/W32TeX) (preloaded format=pdflatex 2019.2.16) 17 JUN 2020 13:18
entering extended mode
restricted \write18 enabled.
file:line:error style messages enabled.
@ -742,39 +742,69 @@ Overfull \hbox (3.0656pt too wide) in paragraph at lines 1477--1478
[]\OT4/cmr/m/n/12 Gdy zde-fi-nio-wa-ne mo-de-le zo-sta-n¡ wy-tre-no-wa-ne mo-»e-my wy-ko-rzy-sta¢ skrypt
[]
[54] [55 <j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/training_losses.png>]
[54]
Overfull \hbox (4.86064pt too wide) in paragraph at lines 1495--1496
[][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][]
[]
[55 <j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/training_losses.png>]
Overfull \hbox (1.56473pt too wide) in paragraph at lines 1509--1511
[][][][][][][][]\OT4/cmr/m/n/12 , któ-re wspie-ra-j¡ for-mat se-kwen-cji sªów mu-zycz-nych omó-
[]
[56]
Overfull \vbox (16.08192pt too high) detected at line 1539
[]
<images/score_1.png, id=237, 585.68813pt x 241.65282pt>
File: images/score_1.png Graphic file (type png)
<use images/score_1.png>
Package pdftex.def Info: images/score_1.png used on input line 1539.
(pdftex.def) Requested size: 398.33858pt x 164.35861pt.
<images/score_10.png, id=238, 575.90157pt x 290.58563pt>
File: images/score_10.png Graphic file (type png)
<use images/score_10.png>
Package pdftex.def Info: images/score_10.png used on input line 1546.
(pdftex.def) Requested size: 398.33858pt x 200.99646pt.
<images/score_25.png, id=239, 578.91281pt x 307.1475pt>
File: images/score_25.png Graphic file (type png)
<use images/score_25.png>
Package pdftex.def Info: images/score_25.png used on input line 1553.
(pdftex.def) Requested size: 398.33858pt x 211.34148pt.
<images/score_50.png, id=240, 578.16pt x 307.90031pt>
File: images/score_50.png Graphic file (type png)
<use images/score_50.png>
Package pdftex.def Info: images/score_50.png used on input line 1560.
(pdftex.def) Requested size: 398.33858pt x 212.13666pt.
<images/score_75.png, id=241, 588.69937pt x 310.15875pt>
File: images/score_75.png Graphic file (type png)
<use images/score_75.png>
Package pdftex.def Info: images/score_75.png used on input line 1567.
(pdftex.def) Requested size: 398.33858pt x 209.86871pt.
<images/score_100.png, id=242, 574.39594pt x 314.67563pt>
File: images/score_100.png Graphic file (type png)
<use images/score_100.png>
Package pdftex.def Info: images/score_100.png used on input line 1574.
(pdftex.def) Requested size: 398.33858pt x 218.23076pt.
<images/score_150.png, id=243, 580.41844pt x 300.3722pt>
File: images/score_150.png Graphic file (type png)
<use images/score_150.png>
Package pdftex.def Info: images/score_150.png used on input line 1581.
(pdftex.def) Requested size: 398.33858pt x 206.14786pt.
[56] [57 <j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/score_1.png (PNG copy)> <j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/score_10.png (PNG copy)>] [58 <j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/score_25.png (PNG copy)> <j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/score_50.png (PNG copy)>] [59 <j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/score_75.png (PNG copy)> <j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/score_100.png (PNG copy)>] [60 <j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/images/score_150.png (PNG copy)>] [61
Rozdzia\PlPrIeC {\l } 4.
[57
] [62
] [58
] (j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/document.ind) [59] (j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/document.aux) )
] (j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/document.ind) [63] (j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/document.aux) )
Here is how much of TeX's memory you used:
16752 strings out of 492616
310658 string characters out of 6131816
660753 words of memory out of 5000000
20310 multiletter control sequences out of 15000+600000
16794 strings out of 492616
311504 string characters out of 6131816
660831 words of memory out of 5000000
20345 multiletter control sequences out of 15000+600000
27095 words of font info for 80 fonts, out of 8000000 for 9000
1141 hyphenation exceptions out of 8191
55i,12n,50p,1576b,1971s stack positions out of 5000i,500n,10000p,200000b,80000s
{c:/software/latex/texmf-dist/fonts/enc/dvips/pl/plit.enc}{c:/software/latex/texmf-dist/fonts/enc/dvips/pl/pltt.enc}{c:/software/latex/texmf-dist/fonts/enc/dvips/pl/plrm.enc}{c:/software/latex/texmf-dist/fonts/enc/dvips/pl/plms.enc}{c:/software/latex/texmf-dist/fonts/enc/dvips/pl/plmi.enc}{c:/software/latex/texmf-dist/fonts/enc/dvips/pl/plme.enc}{c:/software/latex/texmf-dist/fonts/enc/dvips/pl/plsc.enc}<c:/software/latex/texmf-dist/fonts/type1/public/amsfonts/cm/cmex10.pfb><c:/software/latex/texmf-dist/fonts/type1/public/amsfonts/symbols/msbm10.pfb><c:/software/latex/texmf-dist/fonts/type1/public/pl/plbsy10.pfb><c:/software/latex/texmf-dist/fonts/type1/public/pl/plbx10.pfb><c:/software/latex/texmf-dist/fonts/type1/public/pl/plbx12.pfb><c:/software/latex/texmf-dist/fonts/type1/public/pl/plbx8.pfb><c:/software/latex/texmf-dist/fonts/type1/public/pl/plcsc10.pfb><c:/software/latex/texmf-dist/fonts/type1/public/pl/plex10.pfb><c:/software/latex/texmf-dist/fonts/type1/public/pl/plmi12.pfb><c:/software/latex/texmf-dist/fonts/type1/public/pl/plmi6.pfb><c:/software/latex/texmf-dist/fonts/type1/public/pl/plmi8.pfb><c:/software/latex/texmf-dist/fonts/type1/public/pl/plmib10.pfb><c:/software/latex/texmf-dist/fonts/type1/public/pl/plr10.pfb><c:/software/latex/texmf-dist/fonts/type1/public/pl/plr12.pfb><c:/software/latex/texmf-dist/fonts/type1/public/pl/plr7.pfb><c:/software/latex/texmf-dist/fonts/type1/public/pl/plr8.pfb><c:/software/latex/texmf-dist/fonts/type1/public/pl/plsltt10.pfb><c:/software/latex/texmf-dist/fonts/type1/public/pl/plsy10.pfb><c:/software/latex/texmf-dist/fonts/type1/public/pl/plsy8.pfb><c:/software/latex/texmf-dist/fonts/type1/public/pl/plti10.pfb><c:/software/latex/texmf-dist/fonts/type1/public/pl/plti12.pfb><c:/software/latex/texmf-dist/fonts/type1/public/pl/pltt10.pfb><c:/software/latex/texmf-dist/fonts/type1/public/pl/pltt12.pfb>
Output written on j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/document.pdf (59 pages, 812938 bytes).
Output written on j:/_MAGISTERKA/praca-magisterska/docs/document.pdf (63 pages, 1020710 bytes).
PDF statistics:
332 PDF objects out of 1000 (max. 8388607)
212 compressed objects within 3 object streams
352 PDF objects out of 1000 (max. 8388607)
221 compressed objects within 3 object streams
0 named destinations out of 1000 (max. 500000)
103 words of extra memory for PDF output out of 10000 (max. 10000000)
138 words of extra memory for PDF output out of 10000 (max. 10000000)

BIN
docs/document.pdf
View File

Binary file not shown.

BIN
docs/document.synctex.gz
View File

Binary file not shown.

61
docs/document.tex
View File

@ -1060,7 +1060,7 @@ Model sequence-to-sequence, jest to model składający się z dwóch mniejszych
\subsubsection{Zdefiniowanie warstw enkodera}
Zadaniem enkodera jest wydobycie z przetwarzanej sekwekcji kontekstu, skompresowanej informacji o danych. W tym celu zastosowana została jedna warstwa wejściowa o rozmiarze słownika wejściowego, oraz warstwa LSTM. Definiowane warstwy są atrybutami całej klasy modelu, dlatego w prezentowanym kodzie występują przedrostek \pyth{self.}.
Zadaniem enkodera jest wydobycie z przetwarzanej sekwekcji kontekstu, skompresowanej informacji o danych. W tym celu zastosowana została jedna warstwa wejściowa o rozmiarze słownika wejściowego, oraz warstwa LSTM. Definiowane warstwy są atrybutami całej klasy modelu, dlatego w prezentowanym kodzie występuje przedrostek \pyth{self.}.
\begin{python}
self.encoder_inputs =
@ -1432,7 +1432,7 @@ Po tym etapie zostały utworzony pliki zawierające oczyszczone pary sekwencji d
Na podstawie takiego zbioru danych, w nastepnym kroku zostaną wytrenowane czrety sieci neuronowe, po jednej dla każdego intrumentu.
\section{Trenowanie modelu}
\subsection{Trenowanie modelu}
Uzywając skypt \pyth{train.py} możemy w prosty sposób wytrenować wszystkie modele, a wagi zapiszą i będzie można je wykorzystać w celu generowania, lub w celu dalszego uczenia.
@ -1472,7 +1472,7 @@ Na potrzeby badań trenowałem i generowałem klipy muzyczne dla epok 1, 10, 25,
\label{fig:losses}
\end{figure}
\section{Generowanie muzyki przy pomocy wytrenowanych modeli}
\subsection{Generowanie muzyki przy pomocy wytrenowanych modeli}
Gdy zdefiniowane modele zostaną wytrenowane możemy wykorzystać skrypt \pyth{generate.py}, wtedy generująca sieć neuonowa zostanie zasilona losowym wekorem aby wygenerować partię. W tym przykładzie gitary a wygenerowana partia posłuży jako dane wejściowe na pozostałych modeli. Ostatecznie otrzymane sekwencje zostaną skompilowane do pliku MIDI. W tym momencie zostają wykorzystane informacje o programach dla każdego z intrmentów, a tempo utworu domyślnie ustawione jest na 120 BPM. Możemy również zdecydować, czy zasilenie dekodera modelu generującego odbędzie się za pomocą losowej sekwencji elementów ze słownika (\textit{from\textunderscore seq}), czy losowy wektor zasili bezpośrednio stany wewnętrzne dekodera $h$ i $c$ (\textit{from\textunderscore state}).
@ -1529,14 +1529,63 @@ generated_midi.save(save_path)
W ten sposób pomyślnie zostały wygenerowane fragmenty muzyczne przy pomocy głębokiego uczenia.
\section{Wyniki}
\subsection{Wyniki}
Przedstawię wybrane fragmenty wygenerowanych utworów w zapisie nutowym dla kolejnych etapów uczenia. Krótko scharakteryzuję każdy fragment oraz opowiem jakie ulepszenia pojawiały się wraz z postępem treningu.
\begin{figure}[!htb]
\centering
\includegraphics[width=\linewidth]{images/score_1.png}
\caption[]{Wygenerowany fragment po jednej epoce.}
\label{fig:score1}
\end{figure}
\begin{figure}[!htb]
\centering
\includegraphics[width=\linewidth]{images/score_10.png}
\caption[]{Wygenerowany fragment po dziesięciu epokach.}
\label{fig:score10}
\end{figure}
\begin{figure}[!htb]
\centering
\includegraphics[width=\linewidth]{images/score_25.png}
\caption[]{Wygenerowany fragment po dwudziestu pięciu epokach.}
\label{fig:score25}
\end{figure}
\begin{figure}[!htb]
\centering
\includegraphics[width=\linewidth]{images/score_50.png}
\caption[]{Wygenerowany fragment po pięćdziesięciu epokach.}
\label{fig:score50}
\end{figure}
\begin{figure}[!htb]
\centering
\includegraphics[width=\linewidth]{images/score_75.png}
\caption[]{Wygenerowany fragment po siedemdziesięciu pięciu epokach}
\label{fig:score75}
\end{figure}
\begin{figure}[!htb]
\centering
\includegraphics[width=\linewidth]{images/score_100.png}
\caption[]{Wygenerowany fragment po stu epokach}
\label{fig:score100}
\end{figure}
\begin{figure}[!htb]
\centering
\includegraphics[width=\linewidth]{images/score_150.png}
\caption[]{Wygenerowany fragment po stu pięćdziesięciu epokach}
\label{fig:score150}
\end{figure}
\section{Wnioski}
\chapter*{Podsumowanie}
\chapter{Podsumowanie}
Ostateczne wnioski, czy muzyka generowana komputerowa da się lubić? Czy to pozytywnie wpłynie na przemysł muzyczny? Tak i nie. Może służyć jako inspiracja dla muzyków, proces wspierający. Z drugiej strony może obniży koszty produkowania muzyki pop, która i tak jest już bardzo powtarzalna. Czy sieci neuronowe nauczą się produkować Hity?

11
docs/document.toc
View File

@ -42,9 +42,8 @@
\contentsline {subsection}{\numberline {3.5.1\relax .\leavevmode@ifvmode \kern .5em }Oprogramowanie}{52}%
\contentsline {subsection}{\numberline {3.5.2\relax .\leavevmode@ifvmode \kern .5em }Zbi\IeC {\'o}r danych}{52}%
\contentsline {subsection}{\numberline {3.5.3\relax .\leavevmode@ifvmode \kern .5em }Wydobycie danych}{52}%
\contentsline {section}{\numberline {3.6\relax .\leavevmode@ifvmode \kern .5em }Trenowanie modelu}{53}%
\contentsline {section}{\numberline {3.7\relax .\leavevmode@ifvmode \kern .5em }Generowanie muzyki przy pomocy wytrenowanych modeli}{54}%
\contentsline {section}{\numberline {3.8\relax .\leavevmode@ifvmode \kern .5em }Wyniki}{56}%
\contentsline {section}{\numberline {3.9\relax .\leavevmode@ifvmode \kern .5em }Wnioski}{56}%
\contentsline {chapter}{Rozdzia\PlPrIeC {\l }\ 4\relax .\leavevmode@ifvmode \kern .5em Podsumowanie}{57}%
\contentsline {chapter}{Bibliografia}{59}%
\contentsline {subsection}{\numberline {3.5.4\relax .\leavevmode@ifvmode \kern .5em }Trenowanie modelu}{53}%
\contentsline {subsection}{\numberline {3.5.5\relax .\leavevmode@ifvmode \kern .5em }Generowanie muzyki przy pomocy wytrenowanych modeli}{54}%
\contentsline {subsection}{\numberline {3.5.6\relax .\leavevmode@ifvmode \kern .5em }Wyniki}{56}%
\contentsline {chapter}{Podsumowanie}{61}%
\contentsline {chapter}{Bibliografia}{63}%

BIN
docs/images/offspring_midis/epoch1.pdf Normal file
View File

Binary file not shown.

BIN
docs/images/offspring_midis/epoch_1.mscz Normal file
View File

Binary file not shown.

BIN
docs/images/offspring_midis/epoch_10.mscz Normal file
View File

Binary file not shown.

BIN
docs/images/offspring_midis/epoch_10.pdf Normal file
View File

Binary file not shown.

BIN
docs/images/offspring_midis/epoch_100.mscz Normal file
View File

Binary file not shown.

BIN
docs/images/offspring_midis/epoch_100.pdf Normal file
View File

Binary file not shown.

BIN
docs/images/offspring_midis/epoch_150.mscz Normal file
View File

Binary file not shown.

BIN
docs/images/offspring_midis/epoch_150.pdf Normal file
View File

Binary file not shown.

BIN
docs/images/offspring_midis/epoch_25.mscz Normal file
View File

Binary file not shown.

BIN
docs/images/offspring_midis/epoch_25.pdf Normal file
View File

Binary file not shown.

BIN
docs/images/offspring_midis/epoch_50.mscz Normal file
View File

Binary file not shown.

BIN
docs/images/offspring_midis/epoch_50.pdf Normal file
View File

Binary file not shown.

BIN
docs/images/offspring_midis/epoch_75.mscz Normal file
View File

Binary file not shown.

BIN
docs/images/offspring_midis/epoch_75.pdf Normal file
View File

Binary file not shown.

BIN
docs/images/score_1.png Normal file
View File

Binary file not shown.
Side by Side

After

Width:  |  Height:  |  Size: 19 KiB

BIN
docs/images/score_10.png Normal file
View File

Binary file not shown.
Side by Side

After

Width:  |  Height:  |  Size: 25 KiB

BIN
docs/images/score_100.png Normal file
View File

Binary file not shown.
Side by Side

After

Width:  |  Height:  |  Size: 28 KiB

BIN
docs/images/score_150.png Normal file
View File

Binary file not shown.
Side by Side

After

Width:  |  Height:  |  Size: 35 KiB

BIN
docs/images/score_25.png Normal file
View File

Binary file not shown.
Side by Side

After

Width:  |  Height:  |  Size: 30 KiB

BIN
docs/images/score_50.png Normal file
View File

Binary file not shown.
Side by Side

After

Width:  |  Height:  |  Size: 31 KiB

BIN
docs/images/score_75.png Normal file
View File

Binary file not shown.
Side by Side

After

Width:  |  Height:  |  Size: 32 KiB