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Le pub des programmeurs

  • 1 927 réponses
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Sujet de la discussion Le pub des programmeurs
Salut :coucou: y a des programeurs sur AF si oui vous bossez sous quoi ?
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Aris ca m'intéresse bcp, si tu peux retrouver le lien ça serait top !

Le marchand de sable

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Voilà, pas facile à trouver en fait.
http://www.samforce.net/SamThesis.pdf
" Techniques de Composition Musicale
Automatique et Perspectives de Modélisation
à travers la Dynamique Complexe des
Réseaux de Neurones Récurrents"
Samuel Hamache

D'après une intervention que j'ai lue dans un post de forum ou j'ai trouvé le lien, il dit que les chaines de markov pour composer sont dépassées :)
1078
Ca ne m'etonnes pas trop j'en ai vu en cours et c'est assez basique.
je pense qu'on peut trouver des choses interessantes du coté des reseaux de neurones.

EDIT: :mdr: ah javais pas vu le titre de la these ! ;) mais c clair que les reseaux de neurones c plus evolué !!! .

Le marchand de sable

1079
Waouh, c'est bien ca ! mais ca y est on a écrit le modèle générateur de toutes musiques sur papier avant de passer aux réseaux de neurones, eux arbres et tores Ndimensions, etc ? :clin:
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Bara> Quand j'étais a la fac, mes profs bossait sur la musique aussi (plutot reconnaissance) avec ds algo d'inférence grammaticale. J'avais fais un exposé dessus, et ca paralait aussi de composition automatique (en marge de la reconnaissance) un peu (avec des automates obtenus avec des algo d'inférence genre RPNI).

Je sais plus si j'ais encore les références, mais ca doit pouvoir se retrouver.
1081
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... :oops:

Mon studio

Allez viens mixer avec tes copains

1082
Pas à rougir, c'est normal.
Par contre quel est le but de ton projet ?

1. Assister les compositeurs pour leur permettre de sous traiter via un ordinateur les choses classiques et quantifiables en composition ?

ou

2. inventer la machine à musique automatique qui tuera les musiciens et transformera Bach en alogrithme pour ascenseurs ?
1083
Disons que c'est plus ou moins pour faire du remix full auto. Désolé, je n'en dirai vraiment pas plus, ya rien contre vous mais bon...

Mon studio

Allez viens mixer avec tes copains

1084
>>bara : je taquine ne le prends pas mal...;)

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 :lol:
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Supermono > les chaînes de Markov moins évoluées que les réseaux de neurones ? C'est une blague ? Les réseaux de neurones, ces bestioles où on ne sait pas forcément ce qui se passe, qui sont promptes à être sur-entraînées, ... ?
Les chaînes de Markov au moins, ça a l'intérêt d'être très facile à mettre en place et à utiliser.
Et en ce qui concerne les RdN, on a de plus en plus tendance à les remplacer par des réseaux bayesiens, bien plus stables, capables d'apprendre, mais correctement. Y'a juste des problèmes de structure initiale (mais bien moins pire que la sélection du nombre de neurones intermédiaire dans la couche d'un RdN ;)).

http://blog.audio-tk.com/

Audio Toolkit: http://www.audio-tk.com/

1086

Citation : les chaînes de Markov moins évoluées que les réseaux de neurones ? C'est une blague ?

oui c'est un sketch :clin:
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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 ;)

Le marchand de sable

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Je suis d'accord, les réseaux n'ont pas la même application que les chaînes, de manière générale (même s'il y a des morceaux où les champs d'applications s'empiettent). En revanche, je persiste à dire que gérer un réseau de neurones est bien plus complexe que d'autres algorithmes qui font aussi bien sinon mieux, dans leurs domaines (SVM, manifold learning, ...).

Pour les réseaux bayesiens, on les utilise maintenant parce que la puissance des machines le permet. La création d'une structure est un graphe à élaguer, mais il a une stabilité à l'apprentissage online impressionnante par rapport aux RdN pour de la prise de décision.

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Les RDN sont encore balbutiants... ET ce n'est pas forcément dans la composition (écriture à la OpenMusic) qu'ils seront appelés à faire leurs grands soirs, je pense. Mais je ne saurai en dire plus et vous salut bien bas.
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Les réseaux de neurones, ça a un certain âge. C'est même vieux (quand on compare aux SVM, réseaux bayesiens, ...)

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Honnetement les RDN ca me dit rien, je sais plus de quoi je parle avec de snotions de learning machine ou d'algo génétiques... Les rz bayésiens je ne connais pas.
1092
J'aime bien aussi les algos génétiques. Faut voir qu'un réseau bayesien peut être entraîner avec un algo génétique sur sa structure :D

Un réseau bayesien, ce sont des noeuds symbolisant par exemple une prise de décision. L'un d'eux va être la probabilité d'avoir de l'orage. Un autre la probabilité d'avoir un ciel couvert. Le réseau bayesien va avoir un lien de cause à effet entre ces deux noeuds. L'objectif de l'apprentissage, c'est de modéliser le fait que s'il y a de l'orage, c'est qu'il ya des nuages, et s'il y a des nuages, il y a des chances pour qu'il y ait un orage. Tout ça se fait facilement à l'aide de al règle de Bayes. Le plus compliqué, c'est de savoir ce qui est relié...

Tous ces objets sont des outils dans la panoplie du machine learning.

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1093
:bravo: 'tain c'est balaise.

Il y a deux moyens d’oublier les tracas de la vie : la musique et les chats.
Albert Schweitzer

1094
J'aime bien aussi appliquer les algos génétiques sur des matrices dans des reseaux de neuronnes... ça permet de trouver des solutions à des problèmes pour lesquels l'apprentissage n'est pas possible
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Un synthé à algo génétique qui épouse jour après jour les envies de l'utilisateur, ... raaaah, tu dis "jungle" et "carton liquide" et t'as un son de psychopathe, arpès avoir tapé quelques jours sur la tete de tes algos... !! :aime: :mdr: Fini l'OSC-ASDR lol
1096
Excellent ... Vous voulez pas encore débattre la dessus que j'en apprenne un peu plus ;) ?

cptn.io

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Finance nous un projet de R&D d'abord ;)
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Ttone > un réseau bayesien est plus adapté à ton cas. Après, tu peux l'entraîner au départ avec des algos génétiques, mais une fois en cours d'utilisation, je ne pense pas que l'utilisateur entende des enchaînements inconnus dissonnants, à l'opposé de ce qu'il veut, et qu'il indique par un bouton si ça lui plaît ou pas pendant 1 heure à chaque fois :|

http://blog.audio-tk.com/

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Citation : je ne pense pas que l'utilisateur entende des enchaînements inconnus dissonnants, à l'opposé de ce qu'il veut, et qu'il indique par un bouton si ça lui plaît ou pas pendant 1 heure à chaque fois


c'est pas comme ca qu'ils font a la nouvelle star? :lol:
1100

Citation : Ttone > un réseau bayesien est plus adapté à ton cas. Après, tu peux l'entraîner au départ avec des algos génétiques, mais une fois en cours d'utilisation, je ne pense pas que l'utilisateur entende des enchaînements inconnus dissonnants, à l'opposé de ce qu'il veut, et qu'il indique par un bouton si ça lui plaît ou pas pendant 1 heure à chaque fois



pourquoi pas ? :p
c'est pas fort différent de la méthode que j'utilise pour apprendre à jouer. Je joue, j'écoute si c'était bon ou pas et je recommence jusqu'à ce que je soie satisfait ou que je tombe sur un point fixe (plus souvent :))
maintenant c'est clair qu'un humain n'est pas forcement le plus indiqué pour pouvoir évaluer des milliers d'enchainements pour dire si c'est le style de brian may ou pas... mais par contre donner une note de 1 à 9 d'une touche de clavier, sur des enchainements de quelques secondes (classification laid-très joli) ça peut donner des résultats interessants.