Нейронная сеть "Рояль в кустах" — различия между версиями

Версия 19:47, 29 мая 2017

Модель нейорнной сети

Иску́сственная нейро́нная се́ть (ИНС) — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети У. Маккалока и У. Питтса. После разработки алгоритмов обучения получаемые модели стали использовать в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления и др.

ИНС представляют собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты (особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах). Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И, тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие по отдельности простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи.

Введение

Как видно из названия, наша нейронная сеть создает музыку. Главной задачей мы ставили не столько создать шедевры мировой музыкальной индустрии, Мику Хацунэ 2.0, так сказать. Хотелось разобраться с двумя необычными сферами программирования: нейронные сети и работа с файлами-контейнерами формата WAV.

WAV

Итак, рассмотрим самый обычный WAV файл (Windows PCM). Он представляет собой две, четко делящиеся, области. Одна из них – заголовок файла, другая – область данных. В заголовке файла хранится информация о:

Размере файла. Количестве каналов. Частоте дискретизации. Количестве бит в сэмпле (эту величину еще называют глубиной звучания). Но для большего понимания смысла величин в заголовке следует еще рассказать об области данных и оцифровке звука. Звук состоит из колебаний, которые при оцифровке приобретают ступенчатый вид. Этот вид обусловлен тем, что компьютер может воспроизводить в любой короткий промежуток времени звук определенной амплитуды (громкости) и этот короткий момент далеко не бесконечно короткий. Продолжительность этого промежутка и определяет частота дискретизации. Например, у нас файл с частотой дискретизации 44.1 kHz, это значит, что тот короткий промежуток времени равен 1/44100 секунды (следует из размерности величины Гц = 1/с). Современные звуковые карты поддерживают частоту дискретизации до 192 kHz. Так, со временем разобрались.

Теперь, что касается амплитуды (громкости звука в коротком промежутке времени). От нее, я бы сказал, зависит точность звука. Амплитуда выражается числом, занимаемым в памяти (файле) 8, 16, 24, 32 бит (теоретически можно и больше). Как известно, 8 бит = 1 байту, следовательно, какая-то одна амплитуда в какой-то короткий промежуток времени в памяти (файле) может занимать 1, 2, 3, 4 байта соответственно. Таким образом, чем больше число занимает места в памяти (файле), тем больше диапазон значений для этого числа, а значит и для амплитуды.

1 байт – 0..255 2 байта – 0..65 535 3 байта – 0..16 777 216 4 байта – 0..4 294 967 296 В моно варианте значения амплитуды расположены последовательно. В стерео же, например, сначала идет значение амплитуды для левого канала, затем для правого, затем снова для левого и так далее.

Совокупность амплитуды и короткого промежутка времени носит название сэмпл.

Теперь таблица, наглядно показывающая структуру WAV файла.

Участники проекта

• Нарядчиков Александр

• Лебедев Станислав

См. также

Кафедра "Теоретическая механика"