Клеточные автоматы
Клеточные автоматы были впервые описаны математиком
Джоном фон Нейманом в качестве модели биологического са-
мовоспроизводства. Это дискретные динамические системы,
поведение которых полностью определяется в терминах ло-
кальных зависимостей. Пространство представлено равно-
мерной сеткой, каждая ячейка или клетка которой содержит
несколько битов данных; время идет вперед дискретными ша-
гами, а законы мира выражаются единственным набором
правил, скажем, небольшой справочной таблицей, по которой
любая клетка на каждом шаге вычисляет своё новое состояние,
основываясь на состояниях её близких соседей [7].
Самым известным воплощением клеточных автоматов для
генерации алгоритмических композиций является CAMUS.
CAMUS генерирует мелодию на основе двух клеточных авто-
матов: игра в «жизнь» Джона Неймана и Demon Cyclic Space
Больцмана [7].
CAMUS оперирует трехмерными версиями обоих автоматов
параллельно. При каждом шаге живые ячейки Игры в жизнь
используются для определения четырехнотных аккордов, в то
время, когда координаты живых клеток определяют интервалы
сыгранных нот. Базовый тон выбирается стохастическими ме-
тодами (Марковскими цепями), и координата x живой клетки
определяет интервал до следующей самой высокой ноты, коор-
дината y — дает полутоновый интервал, и, наконец, координата
z дает последний интервал от второй самой высокой ноты до
самой высокой [7].
Искусственные нейронные сети
Искусственные нейронные сети (ИНС) — математические
модели, а также их программные или аппаратные реализации,
построенные по принципу организации и функционирования
биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток жи-
вого организма [8].
В 1970-х и 1980-х годах искусственные нейронные сети
использовались для анализа музыкальных композиций, соз-
давая искусственные модели когнитивных теорий музыки,
но позднее они были адаптированы для генерации музы-
кальных композиций. Первый пример такой сети исполь-
зовал трехслойную рекурсивную искусственную нейронную
сеть, предназначенную для создания временной последова-
тельности выходов, кодирующих монофоническую мелодию.
ИНС обучалась на одной или нескольких музыкальных ком-
позициях, и связывала одну входную конфигурацию с вы-
ходной временной последовательностью соответствующей
композиции. Затем, при настройке входных конфигураций,
отличающихся от используемых во время тренировки, созда-
вались мелодии, интерполированные между теми, которые
использовались во время тренировки. Если во время трени-
ровки использовалась только одна мелодия, результат был
экстраполяцией [8].
Сейчас наиболее часто используемой архитектурой ней-
ронной сети для генерации музыкальных композиция является
рекуррентная искусственная нейронная сеть, которая исполь-
зуется в Magenta, BachBot и DeepJazz.
Достарыңызбен бөлісу: |