A Hierarchical Latent Vector Model for Learning Long-Term Structure in Music | Papers With Code Papers with Code - A Hierarchical Latent Vector Model for Learning Long-Term Structure in Music Implemented in 7 code libraries. paperswithcode.com 기본적으로 우리 모델은 autoencoder이며, 다시 말해 정확하게 input을 reconstruct하는 것을 목표로 한다. 그러나 우리는 추가적으로 새로운 sample을 만들어내고 잠재 공간의 interpolation과 attribute vector의 연산을 수행하길 원한..
1. naive sequence model 조건부확률을 이용한 모델링 과거 정보가 얼마나 들어올지 모르기 때문에 사실상 사용하기 어렵다 과거 정보는 input data이고 이것을 이용하여 현재 시점의 데이터를 예측 2. autoregressive model 과거정보가 얼마나 들어올지 모르는 어려움을 해소하는 가장 쉬운 방법은 고정된 길이의 과거 자료만 사용하는 자기회귀모형(autoregressive model) 3. Markov model 자기회귀모형의 일종으로 AR(1)을 Markov model이라고 한다. 오직 바로 이전 시점의 데이터만 현재 시점에 영향을 미치는 경우에 사용 결합확률분포의 표현이 쉬워지지만 현실적으로 절대 말이 안되는 AR(1) 모형 많은 과거 정보를 버릴 수 밖에 없다. 4. La..
딥러닝/머신러닝, 통계학, IT프로그래밍, 알고리즘을 좋아하는 사람 https://github.com/yundaehyuck
