論文の概要: On the Typicality of Musical Sequences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13016v1
- Date: Wed, 23 Nov 2022 16:05:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-24 16:18:16.200060
- Title: On the Typicality of Musical Sequences
- Title(参考訳): 音楽系列の典型性について
- Authors: Mathias Rose Bjare and Stefan Lattner
- Abstract要約: 人為的なモノフォニック音楽系列における事象についても同様のことが示される。
また、「典型サンプリング」が単一イベントやシーケンスのエントロピー周辺の情報の分布にどのように影響するかを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: It has been shown in a recent publication that words in human-produced
English language tend to have an information content close to the conditional
entropy. In this paper, we show that the same is true for events in
human-produced monophonic musical sequences. We also show how "typical
sampling" influences the distribution of information around the entropy for
single events and sequences.
- Abstract(参考訳): 最近の出版物では、人為的な英語の単語は条件付きエントロピーに近い情報内容を持つ傾向があることが示されている。
本稿では,人間が生成する単音節音楽列のイベントについても,同じことが当てはまることを示す。
また,「典型的サンプリング」が単一事象やシーケンスのエントロピーに関する情報の分布にどのように影響するかを示す。
関連論文リスト
- Why Perturbing Symbolic Music is Necessary: Fitting the Distribution of Never-used Notes through a Joint Probabilistic Diffusion Model [6.085444830169205]
既存の音楽生成モデルは大部分が言語ベースであり、音符の周波数連続性を無視する。
本稿では,音符と意味情報の連成分布に適合し,記号的な音楽条件を生成する音楽ディフアーキテクチャを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-04T07:38:38Z) - Causal Layering via Conditional Entropy [85.01590667411956]
因果発見は、生成した観測可能なデータから観測されていない因果グラフに関する情報を回収することを目的としている。
我々は、条件付きエントロピーオラクルを介してデータにアクセスすることによって、グラフの階層化を回復する方法を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-19T05:18:28Z) - Disentangling continuous and discrete linguistic signals in
transformer-based sentence embeddings [1.8927791081850118]
変圧器をベースとした文の埋め込みを,異なる言語信号を分離した表現に圧縮できるかどうかを考察する。
本研究では,目的とする現象を,変分オートエンコーダのようなシステムの潜在層に共有する入力シーケンスを圧縮することにより,対象とする言語情報がより明確になることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-18T15:16:54Z) - Continual Event Extraction with Semantic Confusion Rectification [50.59450741139265]
本研究では, 連続イベント抽出法について検討し, 忘れることを避けつつ, 間欠的に出現するイベント情報を抽出することを目的とした。
イベントタイプに関するセマンティックな混乱は、時間とともに更新される同じテキストのアノテーションに由来することを観察する。
本稿では,意味的混乱を是正した新しい連続イベント抽出モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-24T02:48:50Z) - A Simplistic Model of Neural Scaling Laws: Multiperiodic Santa Fe
Processes [0.0]
大規模言語モデルでは,パラメータ数やトレーニングトークン数に関して,クロスエントロピーの非合法な崩壊を示すことが観察された。
文字通り外挿すると、この崩壊は自然言語のエントロピー速度がゼロであることを意味する。
簡単な定常過程と,そのメモリベース予測器を構築し,クロスエントロピーのパワーロッド崩壊と消滅するエントロピー速度を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-17T18:27:27Z) - ERNIE-Music: Text-to-Waveform Music Generation with Diffusion Models [67.66825818489406]
本稿では拡散モデルの利用を基盤としたテキストから波形への音楽生成モデルを提案する。
本手法は,波形生成プロセスの指針となる条件因子として,自由形式のテキストプロンプトの革新的導入を前提としている。
波形領域における我々の生成した音楽は、多様性、品質、およびテキスト音楽の関連性において、以前の作品よりも大きなマージンで優れていたことを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-09T06:27:09Z) - Summary Markov Models for Event Sequences [23.777457032885813]
我々は,意味のあるタイムスタンプを使わずに,異なる種類のイベントのシーケンスのモデル群を提案する。
イベントタイプを観測する確率は、そのイベントタイプの影響するセットの歴史的発生の要約にのみ依存する。
興味のあるイベントの種類や要約関数の選択には、一意に最小限の影響セットが存在することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-06T17:16:24Z) - On the probability-quality paradox in language generation [76.69397802617064]
我々は情報理論レンズを用いて言語生成を分析する。
人間の言語は自然文字列上の分布のエントロピーに近い量の情報を含むべきであると仮定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-31T17:43:53Z) - Computational Lens on Cognition: Study Of Autobiographical Versus
Imagined Stories With Large-Scale Language Models [95.88620740809004]
GPT-3を用いた自伝的物語と想像的物語における出来事の物語の流れの相違について検討した。
想像された物語は自伝的物語よりも逐次性が高いことがわかった。
想像された物語と比較すると、自伝的な物語は、最初の人物に関連するより具体的な言葉と単語を含んでいる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-07T20:10:47Z) - Melody-Conditioned Lyrics Generation with SeqGANs [81.2302502902865]
本稿では,SeqGAN(Sequence Generative Adversarial Networks)に基づく,エンドツーエンドのメロディ条件付き歌詞生成システムを提案する。
入力条件が評価指標に悪影響を及ぼすことなく,ネットワークがより有意義な結果が得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-28T02:35:40Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。