RNN-RBMによる旋律の予測と生成と音楽情報処理に関する紹介

かなり以前(2012年)のものになりますが、deeplearning.netでRecurrent Neural Network(の一種)のTheanoによる実装とMIDIデータからの旋律予測に関する論文の実装が公開されていたの紹介します。またその他機械学習による音楽情報の解析に関して少し紹介します。

• Modeling and generating sequences of polyphonic music with the RNN-RBM (deeplearning.net)
• Modeling Temporal Dependencies in High-Dimensional Sequences: Application to Polyphonic Music Generation and Transcription
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Particle Markov chain Monte Carlo methods (PMCMC)について

Particle Markov chain Monte Carlo methods (PMCMC)

時系列の推定とモデル(のパラメータ)の推定においてParticle filter(SMC)とMCMCを組み合わせた手法があり、その分かりやすい解説としてParticle Markov chain Monte Carlo methods(pdf)というドキュメントを読んだのでその内容について記載します。

Stick breaking process in stan

The BUGS bookの293 pageに書かれていたStick breaking processをstanで実装、コンパイルができましたが、Errorの発生により評価が阻まれています。
82個の銀河の銀河系からの相対速度の分布がテストデータとして使われていますが、入手が難しそうなので手で作成、試行します。

承認欲求.ipynb

主にipython notebookです。

ハミモン、ゲットだぜ！

Hamilton Monte-Carlo法(Hybrid Monte-Carlo法)はMCMCによる分布関数のサンプリングを高速化させる手法の一つであり、近年StanやTheanoなど統計的解析を行うためのプログラミング言語に実装させており、注目を集めています。
今回は混合ガウス分布に対するその分布の軌跡をplotしました。

pythonでGPUとMCMC(とR)

GPUでモンテカルロ法の計算をしたくなったりした場合には普通CUDA,OpenCLを使うことになります。
C++でプログラミングする必要があるのですが、変数の確保、解放などで記述が長くなりがちです。pythonを用いると記述を簡潔にできるところが多いらしいので関連するライブラリを紹介します。

IPython Notebookとnbviewerを使ってみた

IPython Notebookが評判になっているので使ってみました。書いたコードをgithub,gistに上げるとnbviewerできれいに表示してくれるそうなので試してみました。