Le pub des programmeurs
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y a des programeurs sur AF si oui vous bossez sous quoi ?bara
6949
Membre d’honneur
Membre depuis 20 ans
En fait je n'utilises pas Markov pour composer, mais pour construire la structure d'un morceau (séquencement des parties genre intro-couplet-refrain-couplet-pont-refrain-outro).
Sinon désolé je n'en dirai pas plus, étant lié par contrat...
Sinon désolé je n'en dirai pas plus, étant lié par contrat...
asair
2006
AFicionado·a
Membre depuis 18 ans
bara
6949
Membre d’honneur
Membre depuis 20 ans
asair
2006
AFicionado·a
Membre depuis 18 ans
>>bara : je taquine ne le prends pas mal...;)
Sans rancune, à voir ton profil je pense bien que tu es au dessus de tout ca
Hors sujet : Tant mieux, ca a l'air concret. Personnellement ca m'a toujours fait sourire ce genre de projets... C'est un peu comme les mecs qui utilisent les nouvelles interfaces dans les arts numériques pour des fins purement scientifiques, ... Si ton projet c'est de créer le robot à musique, je te souhaite bien du courage et j'espère qu'en plus d'être un logicien hors pairs tu as aussi un diplome en béton armé en théorie musicale...
A la limite la théorie des sets...
La vérité est dans les nombres
Sans rancune, à voir ton profil je pense bien que tu es au dessus de tout ca
miles1981
8360
Je poste, donc je suis
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asair
2006
AFicionado·a
Membre depuis 18 ans
Citation : les chaînes de Markov moins évoluées que les réseaux de neurones ? C'est une blague ?
oui c'est un sketchsupernono
2704
Squatteur·euse d’AF
Membre depuis 21 ans
Sur entraîné, il suffit d'avoir un ensemble d'apprentissage et un autre ensemble de test, pour éviter le surentraînement. quitte à faire du bootstrap si on n'a peu de données.
on arrête d'apprendre quand la courbe de test remonte . enfin ya pleins de solutions pour palier au phénomène de surentraînement.
les réseaux de neurones sont aussi facile a mettre en place faut pas delirer, il existe d'excellentes lib libres comme par exemple FANN sous unix (Fast Artificial Neural Network Library).
et dans les différents domaines que j'ai étudié, les réseaux de neurones étaient bien plus intéressant que les chaînes de markov. je pense que ca dépend du domaine dans lequel on travail.
apres je ne connais pas spécialement les réseaux bayesiens. en ce qui concerne le nombre de neurones dans la couche intermédiaire, on peut processeur par des tests, bon c'est moche, c'est pas mathématique pour un sous, mais avec la puissance de calcul de nos machines on arrive vite a un résultat intéressant, voir satisfaisant.
mais je vais regarder de plus près les réseaux bayesiens ! ça m'intéresse
pour ttone, oui je suis un sketch, mais on est deux dans ce cas là ;)
on arrête d'apprendre quand la courbe de test remonte . enfin ya pleins de solutions pour palier au phénomène de surentraînement.
les réseaux de neurones sont aussi facile a mettre en place faut pas delirer, il existe d'excellentes lib libres comme par exemple FANN sous unix (Fast Artificial Neural Network Library).
et dans les différents domaines que j'ai étudié, les réseaux de neurones étaient bien plus intéressant que les chaînes de markov. je pense que ca dépend du domaine dans lequel on travail.
apres je ne connais pas spécialement les réseaux bayesiens. en ce qui concerne le nombre de neurones dans la couche intermédiaire, on peut processeur par des tests, bon c'est moche, c'est pas mathématique pour un sous, mais avec la puissance de calcul de nos machines on arrive vite a un résultat intéressant, voir satisfaisant.
mais je vais regarder de plus près les réseaux bayesiens ! ça m'intéresse
pour ttone, oui je suis un sketch, mais on est deux dans ce cas là ;)
Le marchand de sable
miles1981
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asair
2006
AFicionado·a
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miles1981
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