2017-03-05 19 views
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LSTMの実装(音楽生成用)をロールバックできなかったため、Aran NayebiとMatt Vitelliが音楽の生成に使用するのと同様のRNNを作成するためにTensorFlowを学習することに決めましたhttps://cs224d.stanford.edu/reports/NayebiAran.pdf)。しかし、現時点では私は正弦関数を推定しようとしています - これを動作させた後、適切な音楽オーディオに移ります。TensorFlowの正弦波予測

私はネットワークに多少の問題があり、トレーニング中にネットワークからサンプリングしたときに有効な結果が得られない理由がわかりません。

はここに私のネットワーク出力は次のようになります。私のサンプルは、シード入力で生成されたときに Network Output

最初の2つの正弦波サイクルがある - とすぐシード入力が削除されると、ネットワークは単にA近づき正弦波サイクルを継続するのとは対照的に、単一の値である。

編集: すべてのコードは、コメントに投稿されたリンクにあります。

ありがとうございます!

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要点に完全なコードを入力すると、問題の再検証が容易になります –

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提案をいただきありがとうございます。 [ここにあります](https://gist.github.com/anonymous/0c980137a5ff778bfb001f7e8569e1e0) –

答えて

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解決しました。それは、TensorFlow LSTMが各バッチの開始時に状態をクリアするように思われたため、シーケンスが正しく予測できなかったからです。

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