其实只要机器完成学习,其他就像们做代数那简单了对?”
“那机器去学习呢?”
“哈哈、个解释起就长了。
举个例子,比如们想让计算机能够识别照片中动物。
们给计算机看很多动物照片,并告诉它哪张猫、哪张狗。
计算机就会学习些照片特征,比如猫耳朵尖尖,狗尾卷卷。
然,们再给它看一张新照片,它就能自己判断猫狗。
“五线谱好,使用范围广泛,早就在工程师设定模型下监督学习过了了。
机器提取图像中特征,如音符、线条、符号等。
可以通过一些图像处理和计算机视觉算法实现。
提取完成接下,机器需要对提取特征进行识别,如识别音符音高、时值等,并将些信息解析成机器可以理解格式,如idi格式。
“但样,如果一只猫把自己卷起呢?又者像古琴简字谱看起就像汉字又真汉字呢,就需要用到机器深度学习了。
“训练它拆分个符号,训练它每个小符号意思,特别滑音,给它找合适函数模型简直太难了,就们看,七徽到九徽就手指按滑过吗?但由于震动频率改变,机器就无法识别只一个动作,而几个节奏很快连续动作,就会变成一串奇怪小符号了。
当时思考了一个多月去用机器理解力去想问题,换了多少个函数模形,现其实结合了乐理调就知道了,比如c大调拍个其实就个。
好训练过乐理了,就简单了,把di按照前深度学习过减字谱符公式生成减字谱文档。”
“你电脑能干事儿?那得什配置!”
“哈哈,个对件要求也高到哪去,关键函数运用而,因搞个谱,所以你只能自己去让机器学习,你用了一个多月时间……”
袁雅维也很好奇。
“对,花了很多时间去比对一些古曲子,比如很名十几古曲谱符,因也懂五线谱,就只能从弹奏视频中反复确认。
要你以暑假一直在干嘛,又突然懂那多曲子呢!
都听到烂熟了好?”
“但时间,你自己都学会五线谱了。”
袁雅维疑惑,五线谱挺好学呀。
唐晔想了一下,“。
但学一样东西,只一个学会了;一个机算机学会一样事物,全部计算机都会了呀。
一开始蒸气机又慢又笨重,比马车如,但打开了工业革命大门?新事物在开始时,总需要花费时间和心血去培养和改良,要科技进步呢?工智能现在很弱智,但它终一天能比类聪明很多呀。
其实去年,在卷积神网络算法加持下,机器感知错误率很接近类了,一些重复劳动现在在被逐步取代,那以,们类只需要做创造劳动了。”
“你以想往计算机专业展呀?”
袁雅维心里掂量着自己否能跟上他步伐。
“哈哈,才要,很喜欢画画。
许再给计算机做个国画训练也未尝可。
书法试过了,行书。”
“书法?那和用duord打印个正楷字区别……”
“……和打印楷体字差别可大了,就相当于用di格式音乐,和家现场表演一样。
感就灵魂嘛。
……认类感个双刃剑,它虽然会使类脆弱、表现很稳定,但它&xeoo让每个类都无法被复制,可能机器永远无法取代类因和果了。”
“那机器肯定能代替类了,想想如果一个和自己一模一样。”
袁雅维了个抖。
“如果类可以像机器那才好,一键就能reset。”
...
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