{"id":335351,"date":"2022-07-05T15:00:48","date_gmt":"2022-07-05T15:00:48","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=335351"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=335351","title":{"rendered":"CPPN + \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0430. \u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e<\/span>"},"content":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\n
\"\u041a\u0430\u0434\u0440
\u041a\u0430\u0434\u0440 \u0438\u0437 \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e<\/figcaption><\/figure>\n

\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440. \u041c\u043d\u0435 \u043d\u0435 \u0443\u0434\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u044f\u0437\u044b\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438, \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0430\u0440\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b CPPN, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u044f \u0441\u0430\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0436\u0443 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441 \u043d\u0435\u0439 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u0441\u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0432\u0435\u0447\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0435\u0431\u0435, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043e\u0431\u043e\u0438 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u0439 \u0441\u0442\u043e\u043b. \u0410 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0434\u0443\u043c\u0430\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u0441\u0435\u0440\u044c\u0435\u0437\u043d\u043e\u0435.\u00a0<\/p>\n

\u041b\u0438\u0447\u043d\u043e \u044f \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u043e\u0439, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0430\u0431\u0441\u0442\u0440\u0430\u043a\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e<\/a> \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0438\u0437 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0439. \u041f\u043b\u044e\u0441 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043b \u043a \u043d\u0435\u043c\u0443 \u0440\u0438\u0442\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0443\u043b\u044c\u0441\u0430\u0446\u0438\u0439, \u043e \u0447\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0436\u0443 \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435.<\/p>\n

\u0427\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e?<\/h3>\n

Compositional pattern-producing network<\/a> \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a \u0441\u0435\u043c\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439, \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0433\u0435\u043d\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432. \u0413\u0435\u043d\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0447\u0435\u0433\u043e \u0443\u0433\u043e\u0434\u043d\u043e. \u041d\u043e \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u044f \u043d\u0435 \u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e\u0441\u044c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0442\u043e \u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u044e \u043b\u0438\u0448\u044c, \u0447\u0442\u043e CPPN \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u0430 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u044b, \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0439. \u041c\u044b \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0443 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u043c \u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u044b<\/a> \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043e\u0442\u0431\u043e\u0440\u0430. <\/p>\n

\u0412 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0438\u043e\u0434\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0444\u0440\u0430\u043a\u0442\u0430\u043b\u044b, CPPN \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0431\u043e\u0434\u043d\u0430 \u0432 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0439. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0435\u0433\u043e \u0432 \u043b\u044e\u0431\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438. <\/p>\n

\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c CPPN \u043a\u0430\u043a \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f \u0432 \u0435\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c. \u041f\u0440\u043e\u0449\u0435 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f, \u043c\u044b \u0438\u043c\u0435\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 \u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0439, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c\u044b\u0445 \u043a\u043e \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044e, \u0430 \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0447\u0430\u0435\u043c \u0430\u0440\u0442.<\/p>\n

\u041f\u0440\u043e\u0431\u0430 \u043a\u0438\u0441\u0442\u0438<\/h3>\n

\u0425\u043e\u0440\u043e\u0448\u0430\u044f \u043d\u043e\u0432\u043e\u0441\u0442\u044c! \u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0430\u0440\u0442, \u043d\u0430\u043c \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044f\u0445 (\u0434\u0430 \u0438 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0430\u0440\u0442\u043e\u0432, \u0447\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f, \u0442\u043e\u0436\u0435). \u0412\u0441\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e — \u044d\u0442\u043e \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0443, \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f …<\/p>\n

\"\"
<\/figcaption><\/figure>\n

… \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u043d\u043e\u0436\u0438\u0442\u044c \u0438\u0445, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a\u0443\u044e-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e (\u0441\u0438\u0433\u043c\u043e\u0438\u0434\u0430, \u0442\u0430\u043d\u0433\u0435\u043d\u0441 \u0438 \u0434\u0440.) \u0438 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043e.<\/p>\n

\u041f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0443 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435. \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0443. \u0426\u0432\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 — \u044d\u0442\u043e 3D-\u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432, \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u043e\u0433\u043e, \u0437\u0435\u043b\u0435\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0433\u043e\u043b\u0443\u0431\u043e\u0433\u043e \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e. \u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0441\u044f \u0445\u043e\u0442\u044c \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u043c, \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0443 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a\u0438\u043c\u0438-\u043b\u0438\u0431\u043e \u043d\u0435\u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438. \u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432. \u041d\u043e \u0432\u0430\u0448\u0430 \u0444\u0430\u043d\u0442\u0430\u0437\u0438\u044f \u043d\u0435 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0430.<\/p>\n

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import minmax_scale  nrows = 512 ncols = 512  rowmat = (np.tile(np.linspace(0, nrows-1, nrows, dtype=np.float32), ncols).reshape(ncols, nrows).T - nrows \/ 2.0) \/ (nrows \/ 2.0) colmat = (np.tile(np.linspace(0, ncols-1, ncols, dtype=np.float32), nrows).reshape(nrows, ncols) - ncols \/ 2.0) \/ (ncols \/ 2.0) inputs = np.stack([rowmat, colmat, np.sqrt(np.power(rowmat, 2) + np.power(colmat, 2))]).transpose(1, 2, 0) # \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c 3-d \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0432 2-d \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 grid = inputs.reshape(-1, 3).astype(np.float32)  # \u0421\u0435\u0442\u043a\u0430 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0430, \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 img = minmax_scale(grid) img *= 255. img = img.reshape(nrows, ncols, 3).astype(np.int32) plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.imshow(img)<\/code><\/pre>\n
\"\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0430\u044f
\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u043a\u0430<\/figcaption><\/figure>\n
\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448\u0443 \u0441\u0435\u0442\u043a\u0443. \u0412 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 — \u044d\u0442\u043e \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0435, \u043d\u043e \u0444\u0438\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438, \u0430 hsize — \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432. \u041d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0441\u043b\u043e\u0435 \u043c\u044b \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0442\u0430\u043d\u0433\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n
def build_cpnn(nlayers, hsize):      cppn = []     for i in range(0, nlayers):         if i == 0:             mutator = np.random.randn(3, hsize)         elif i == nlayers - 1:             mutator = np.random.randn(hsize, 3)         else:             mutator = np.random.randn(hsize, hsize)         mutator = mutator.astype(np.float32)         cppn.append(mutator)              return cppn    nlayers = 8 hsize = 32  cppn = build_cppn(nlayers, hsize) gen_img = grid.copy()  for layer in cppn:     gen_img = np.tanh(np.matmul(gen_img, layer))      gen_img = minmax_scale(gen_img) gen_img *= 255. gen_img = gen_img.reshape(nrows, ncols, 3).astype(np.int32) plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.imshow(gen_img)<\/code><\/pre>\n
\"\u0413\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439
\u0413\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0430\u0440\u0442<\/figcaption><\/figure>\n
\u0412\u043e\u0442 \u0438 \u0432\u0441\u0435, \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0430\u0440\u0442 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432. \u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0432\u043b\u0438\u044f\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043d\u0430 \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0443 \u0442\u0430\u043a\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443:<\/p>\n
\"\u0421\u043b\u0435\u0432\u0430
\u0421\u043b\u0435\u0432\u0430 \u043d\u0430\u043f\u0440\u043e\u0432\u043e \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430, \u0441\u0432\u0435\u0440\u0445\u0443 \u0432\u043d\u0438\u0437 — \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432.<\/figcaption><\/figure>\n
\u041e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435, \u043c\u0435\u043d\u044f\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0445\u043e\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0441\u043b\u043e\u0435. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0440\u0443\u0434\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n
import torch import torch.nn as nn  class CPPN(nn.Module):           def __init__(self, inp_dim=3, hid_dim=64, n_layers=8, activation='tanh'):         super(CPPN, self).__init__()          self.activations = {             'sigmoid': nn.Sigmoid(),             'tanh': nn.Tanh(),              'relu': nn.ReLU(),             'shrink': nn.Hardshrink()         }                  self.n_layers = n_layers         self.input_layer = nn.Linear(inp_dim, hid_dim)         self.layer = nn.Linear(hid_dim, hid_dim)         self.out_layer = nn.Linear(hid_dim, 3)         self.activation = self.activations[activation]               def forward(self, inputs):         x = self.input_layer(inputs)         x = self.activation(x)         for i in range(self.n_layers-2):             x = self.layer(x)             x = self.activation(x)         x = self.out_layer(x)         x = self.activation(x)         return x        # \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 def init_weights(m):     if isinstance(m, nn.Linear):         torch.nn.init.normal_(m.weight)         m.bias.data.fill_(0.01)           model = CPPN(activation='softmax') model.apply(init_weights) tensor_grid = torch.tensor(grid) output = model(tensor_grid).detach().numpy()<\/code><\/pre>\n
\u041d\u0438\u0436\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438.<\/p>\n
\"\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440
\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0439: sigmoid, tanh, relu, shrink<\/figcaption><\/figure>\n
\u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435 \u0432 \u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0432\u0442\u0438\u0441\u043d\u0443\u0442\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u0430\u044f<\/a> \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f, \u043e\u0442\u0447\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0430\u0440\u0442\u0430\u0445 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440. <\/p>\n
\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/h3>\n
\u041a\u0430\u043a \u043c\u044b \u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u043c, CPPN — \u043f\u043e \u0441\u0443\u0442\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043c\u044b \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e. \u0410 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0432\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0438\u043e\u0434\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b. \u0410 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0434\u0432\u0430 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f (\u0442\u0430\u043a \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u0435\u0435. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0443\u044e, \u0442\u043e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043b\u0438\u0448\u044c \u0441\u043a\u0443\u0447\u043d\u043e \u043f\u0443\u043b\u044c\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0441\u0436\u0438\u043c\u0430\u044f\u0441\u044c \u0438 \u0440\u0430\u0441\u0442\u044f\u0433\u0438\u0432\u0430\u044f\u0441\u044c \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430).<\/p>\n
\u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0442 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438.<\/p>\n
import os from tqdm.auto import tqdm import cv2   model = CPPN(inp_dim=5, activation='shrink') model.apply(init_weights)  def generate_frame(model, cost, sint):          inputs = np.stack([         rowmat,          colmat,          np.sqrt(np.power(rowmat, 2) + np.power(colmat, 2)),         cost * np.ones(rowmat.shape),         sint * np.ones(rowmat.shape)     ]).transpose(1, 2, 0)     grid = inputs.reshape(-1, inputs.shape[2]).astype(np.float32)     tensor_grid = torch.tensor(grid)          output = model(tensor_grid).detach().numpy()          img = minmax_scale(output)     img *= 255.          return img.reshape(nrows, ncols, 3).astype(np.int32)       os.system('mkdir -p frames\/') n = 360 freq = 1.0\/float(n)  for t in tqdm(range(0, n)):      cost = np.cos(2 * np.pi * freq * t)     sint = np.sin(2 * np.pi * freq * t)     frame = generate_frame(model, cost, sint)     cv2.imwrite('frames\/%06d.png' % t, frame)  # \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u0438\u0437 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 os.system('ffmpeg -r 30 -f image2 -i frames\/%06d.png -crf 20 -vcodec libx264 -pix_fmt yuv420p out.mp4')<\/code><\/pre>\n
\n\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043b\u0441\u044f \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e, \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e\u0441\u044c \u0435\u0433\u043e \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c. \u041e\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0437\u0432\u0430\u0442\u044c \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0442\u0430\u043a \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435. <\/summary>\n
\n
<\/figcaption><\/figure>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
\u0418\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0435\u043c \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u0438\u0437 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e<\/h3>\n
\u042f \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0432\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u044e \u0437\u0432\u0443\u043a\u0430. \u0413\u043b\u0430\u0432\u043d\u043e\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0437\u043d\u0430\u0442\u044c: \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e\u0444\u0430\u0439\u043b \u0441\u044d\u043c\u043f\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0435\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0421\u044d\u043c\u043f\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/a> — \u044d\u0442\u043e \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u043f\u0440\u0435\u0440\u044b\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0421\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0435\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0442\u0432\u0435\u0440\u0436\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0435\u043e\u0440\u0435\u043c\u043e\u0439<\/a> \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 2 * B, \u0433\u0434\u0435 \u0412 — \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b \u0441\u043b\u044b\u0448\u0438\u043c\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0443\u0445\u0430 (22000 Hz). \u041b\u044e\u0431\u0430\u044f \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043f\u0435\u0441\u043d\u044f \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0443 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0435\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 44100 Hz. \u041f\u0440\u043e\u0449\u0435 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f, \u043a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u0430 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e \u0442\u0440\u0435\u043a\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 44100 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n
\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u044c \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u0438\u0437 \u0441\u0442\u043e\u043b\u044c \u0434\u043b\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0430, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0434\u0440\u043e\u0431\u0438\u0442\u044c \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0435\u043a\u0430\u044e\u0449\u0438\u043c\u0441\u044f \u0447\u0430\u043d\u043a\u0430\u043c \u0441 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c. \u0428\u0430\u0433 \u0432\u044b\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c, \u043e\u0442\u0442\u0430\u043b\u043a\u0438\u0432\u0430\u044f\u0441\u044c \u043e\u0442 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u043a\u0430\u0434\u0440\u043e\u0432 \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e, \u043f\u0443\u0441\u0442\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 30 fps, \u0430 \u0448\u0430\u0433 \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 44100 \/ 30 = 1470. \u0428\u0438\u0440\u0438\u043d\u0443 \u0447\u0430\u043d\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u044d\u043c\u043f\u0438\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438, \u043f\u0443\u0441\u0442\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 2048, \u0447\u0442\u043e \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 46 \u043c\u0441.<\/p>\n
\u0414\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u0430\u0439\u0441\u0430 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e\u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u0430 \u043c\u044b \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0424\u0443\u0440\u044c\u0435<\/a>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043e\u0442\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e\u0431 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442 \u043d\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0447\u0430\u043d\u043a\u0435. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043b\u0435\u043a\u0441\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440<\/a> \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442 \u043e\u0442 0 \u0434\u043e 22050  Hz. \u041c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c \u0441\u043b\u0430\u0439\u0441\u043e\u043c \u0432\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0441 (\u0431\u0430\u0441, \u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u0438\u043d\u0443, \u0432\u0435\u0440\u0445\u0430) \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0441 \u043d\u0438\u043c\u0438. <\/p>\n
\"\u041a\u043e\u043b\u0435\u0431\u0430\u043d\u0438\u044f
\u041a\u043e\u043b\u0435\u0431\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 \u0442\u0440\u0435\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430\u0445<\/figcaption><\/figure>\n
\u042f \u0436\u0435 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043b \u0432\u043e\u0441\u0435\u043c\u044c \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442 \u0438 \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0430 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044f\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438. \u041e\u0434\u043d\u0430 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c — \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043c \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0435, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0445 \u043d\u0430\u0434\u043e \u0448\u043a\u0430\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c. \u0418\u043d\u0430\u0447\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u043e\u043b\u0435\u0431\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043f\u0440\u043e\u043f\u043e\u0440\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432\u044b\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439. \u0410 \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0435\u0431\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u044b\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u044c \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0438\u0445 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0441\u0433\u043b\u0430\u0434\u0438\u0442\u044c. <\/p>\n
\u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435, \u0432\u0435\u0441\u044c \u043a\u043e\u0434, \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0437\u0430 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u0430, \u043e\u0431\u043e\u0440\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441:<\/p>\n
\nAudio processing<\/summary>\n
\n
import numpy as np from scipy.io import wavfile   class AudioProcessor:           def __init__(self, track_path, fps=30, wsize=2048):                  fs, sound = wavfile.read(track_path)         self.sound = sound[:, 0]          self.wsize = wsize         self.stride = int(fs \/ fps)       def condense_spectrum(self, ampspectrum):          bands = np.zeros(8, dtype=np.float32)          bands[0] = np.sum(ampspectrum[0:4])         bands[1] = np.sum(ampspectrum[4:12])         bands[2] = np.sum(ampspectrum[12:28])         bands[3] = np.sum(ampspectrum[28:60])         bands[4] = np.sum(ampspectrum[60:124])         bands[5] = np.sum(ampspectrum[124:252])         bands[6] = np.sum(ampspectrum[252:508])         bands[7] = np.sum(ampspectrum[508:])          return bands           def get_amplitudes(self, scale=True, scale_rate=0.1, alpha=0.8):                  amplitudes = []         n_samples = len(self.sound)          for i in range(int(np.ceil(n_samples \/ self.stride))):                          chunk = self.sound[i*self.stride: i*self.stride+self.wsize]                          if len(chunk) < self.wsize:                 padsize = self.wsize - len(chunk)                 chunk = np.pad(chunk, (0, padsize), constant_values=0)                          # \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b \u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u043e\u0432\u0438\u043d\u0443             freq = np.fft.fft(chunk)[:self.wsize\/\/2]             amplitudes.append(self.condense_spectrum(np.abs(freq)))                  amplitudes = np.stack(amplitudes)          if scale:             amplitudes = scale_rate * amplitudes \/ np.median(amplitudes, axis=0)                  if alpha != 1.:             result = amplitudes.copy()             for i in range(1, amplitudes.shape[0]):                 for j in range(amplitudes.shape[1]):                     result[i, j] = alpha * result[i-1, j] + (1 - alpha) * amplitudes[i, j]             amplitudes = result          return amplitudes<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u044f\u0441\u044c \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434. \u0410\u043f\u043f\u0440\u043e\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h3>\n
\u042f \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u0442\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438, \u0430 \u043d\u0435 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u0430\u0440\u0442, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435. \u0417\u0432\u0443\u0447\u0438\u0442 \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f. \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c MSELoss, \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440 (\u0410\u0434\u0430\u043c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0435\u0431\u044f) \u0438 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447 \u044d\u043f\u043e\u0445 \u0441\u043a\u0430\u0440\u043c\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u043e\u0434\u043d\u0443 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438.<\/p>\n
\"\u0421\u043b\u0435\u0432\u0430
\u0421\u043b\u0435\u0432\u0430 \u0440\u0435\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441, \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0430 — \u0430\u043f\u043f\u0440\u043e\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f<\/figcaption><\/figure>\n
\u0418\u0442\u043e\u0433<\/h3>\n
\u0418\u0442\u0430\u043a, \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 8 \u0430\u043c\u043f\u043b\u0438\u0442\u0443\u0434 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c. \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0438\u0445 \u0432\u0441\u0435 \u0432 4-\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0433\u0440\u0438\u0434\u0430, \u0430 \u0432 5-\u043c \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043a\u043e\u0441\u043d\u0443\u0441\u043d\u044b\u0439 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0447\u0442\u043e-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u043f\u043b\u0430\u0432\u043d\u043e \u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c. \u041f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u0435\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0448\u0430\u0433\u0438 \u043f\u043e \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u043c \u0438\u0445 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e \u0442\u0440\u0435\u043a\u043e\u043c \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e.<\/p>\n
\"\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440
\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430<\/figcaption><\/figure>\n
\u041f\u043e\u0432\u043e\u0437\u0438\u0432\u0448\u0438\u0441\u044c \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0432\u0435\u0447\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0441 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u043e\u0439 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e, \u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u0430\u043b \u0432\u0435\u0441\u044c \u043a\u043e\u0434 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043b\u0430\u0431\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0437\u0430 \u0447\u0430\u0441 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u0432 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a> \u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u043a\u043e\u0434 \u043c\u043e\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430, \u0430 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a> \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b. \u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u0432 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c \u044f \u0441\u043c\u043e\u0433\u0443 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0449\u0435 \u0438 \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0443 \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c \u0441\u0442\u0438\u043b\u0435 \u0438 \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u044e \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u043e\u0435 \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e. \u0421\u043f\u0430\u0441\u0438\u0431\u043e \u0437\u0430 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
<\/div>\n<\/div>\n
  
 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438  https:\/\/habr.com\/ru\/post\/675144\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\n
\u041a\u0430\u0434\u0440 \u0438\u0437 \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e<\/figcaption><\/figure>\n
\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440. \u041c\u043d\u0435 \u043d\u0435 \u0443\u0434\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u044f\u0437\u044b\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438, \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0430\u0440\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b CPPN, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u044f \u0441\u0430\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0436\u0443 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441 \u043d\u0435\u0439 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u0441\u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0432\u0435\u0447\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0435\u0431\u0435, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043e\u0431\u043e\u0438 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u0439 \u0441\u0442\u043e\u043b. \u0410 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0434\u0443\u043c\u0430\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u0441\u0435\u0440\u044c\u0435\u0437\u043d\u043e\u0435.\u00a0<\/p>\n
\u041b\u0438\u0447\u043d\u043e \u044f \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u043e\u0439, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0430\u0431\u0441\u0442\u0440\u0430\u043a\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e<\/a> \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0438\u0437 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0439. \u041f\u043b\u044e\u0441 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043b \u043a \u043d\u0435\u043c\u0443 \u0440\u0438\u0442\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0443\u043b\u044c\u0441\u0430\u0446\u0438\u0439, \u043e \u0447\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0436\u0443 \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435.<\/p>\n
\u0427\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e?<\/h3>\n
Compositional pattern-producing network<\/a> \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a \u0441\u0435\u043c\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439, \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0433\u0435\u043d\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432. \u0413\u0435\u043d\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0447\u0435\u0433\u043e \u0443\u0433\u043e\u0434\u043d\u043e. \u041d\u043e \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u044f \u043d\u0435 \u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e\u0441\u044c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0442\u043e \u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u044e \u043b\u0438\u0448\u044c, \u0447\u0442\u043e CPPN \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u0430 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u044b, \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0439. \u041c\u044b \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0443 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u043c \u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u044b<\/a> \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043e\u0442\u0431\u043e\u0440\u0430. <\/p>\n
\u0412 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0438\u043e\u0434\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0444\u0440\u0430\u043a\u0442\u0430\u043b\u044b, CPPN \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0431\u043e\u0434\u043d\u0430 \u0432 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0439. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0435\u0433\u043e \u0432 \u043b\u044e\u0431\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438. <\/p>\n
\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c CPPN \u043a\u0430\u043a \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f \u0432 \u0435\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c. \u041f\u0440\u043e\u0449\u0435 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f, \u043c\u044b \u0438\u043c\u0435\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 \u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0439, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c\u044b\u0445 \u043a\u043e \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044e, \u0430 \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0447\u0430\u0435\u043c \u0430\u0440\u0442.<\/p>\n
\u041f\u0440\u043e\u0431\u0430 \u043a\u0438\u0441\u0442\u0438<\/h3>\n
\u0425\u043e\u0440\u043e\u0448\u0430\u044f \u043d\u043e\u0432\u043e\u0441\u0442\u044c! \u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0430\u0440\u0442, \u043d\u0430\u043c \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044f\u0445 (\u0434\u0430 \u0438 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0430\u0440\u0442\u043e\u0432, \u0447\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f, \u0442\u043e\u0436\u0435). \u0412\u0441\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e — \u044d\u0442\u043e \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0443, \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f …<\/p>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
… \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u043d\u043e\u0436\u0438\u0442\u044c \u0438\u0445, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a\u0443\u044e-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e (\u0441\u0438\u0433\u043c\u043e\u0438\u0434\u0430, \u0442\u0430\u043d\u0433\u0435\u043d\u0441 \u0438 \u0434\u0440.) \u0438 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043e.<\/p>\n
\u041f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0443 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435.  \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0443. \u0426\u0432\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 — \u044d\u0442\u043e 3D-\u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432, \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u043e\u0433\u043e, \u0437\u0435\u043b\u0435\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0433\u043e\u043b\u0443\u0431\u043e\u0433\u043e \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e. \u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0441\u044f \u0445\u043e\u0442\u044c \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u043c, \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0443 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a\u0438\u043c\u0438-\u043b\u0438\u0431\u043e \u043d\u0435\u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438. \u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432. \u041d\u043e \u0432\u0430\u0448\u0430 \u0444\u0430\u043d\u0442\u0430\u0437\u0438\u044f \u043d\u0435 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0430.<\/p>\n
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import minmax_scale  nrows = 512 ncols = 512  rowmat = (np.tile(np.linspace(0, nrows-1, nrows, dtype=np.float32), ncols).reshape(ncols, nrows).T - nrows \/ 2.0) \/ (nrows \/ 2.0) colmat = (np.tile(np.linspace(0, ncols-1, ncols, dtype=np.float32), nrows).reshape(nrows, ncols) - ncols \/ 2.0) \/ (ncols \/ 2.0) inputs = np.stack([rowmat, colmat, np.sqrt(np.power(rowmat, 2) + np.power(colmat, 2))]).transpose(1, 2, 0) # \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c 3-d \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0432 2-d \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 grid = inputs.reshape(-1, 3).astype(np.float32)  # \u0421\u0435\u0442\u043a\u0430 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0430, \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 img = minmax_scale(grid) img *= 255. img = img.reshape(nrows, ncols, 3).astype(np.int32) plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.imshow(img)<\/code><\/pre>\n
\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u043a\u0430<\/figcaption><\/figure>\n
\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448\u0443 \u0441\u0435\u0442\u043a\u0443. \u0412 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 — \u044d\u0442\u043e \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0435, \u043d\u043e \u0444\u0438\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438, \u0430 hsize — \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432. \u041d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0441\u043b\u043e\u0435 \u043c\u044b \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0442\u0430\u043d\u0433\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n
def build_cpnn(nlayers, hsize):      cppn = []     for i in range(0, nlayers):         if i == 0:             mutator = np.random.randn(3, hsize)         elif i == nlayers - 1:             mutator = np.random.randn(hsize, 3)         else:             mutator = np.random.randn(hsize, hsize)         mutator = mutator.astype(np.float32)         cppn.append(mutator)              return cppn    nlayers = 8 hsize = 32  cppn = build_cppn(nlayers, hsize) gen_img = grid.copy()  for layer in cppn:     gen_img = np.tanh(np.matmul(gen_img, layer))      gen_img = minmax_scale(gen_img) gen_img *= 255. gen_img = gen_img.reshape(nrows, ncols, 3).astype(np.int32) plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.imshow(gen_img)<\/code><\/pre>\n
\u0413\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0430\u0440\u0442<\/figcaption><\/figure>\n
\u0412\u043e\u0442 \u0438 \u0432\u0441\u0435, \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0430\u0440\u0442 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432. \u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0432\u043b\u0438\u044f\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043d\u0430 \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0443 \u0442\u0430\u043a\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443:<\/p>\n
\u0421\u043b\u0435\u0432\u0430 \u043d\u0430\u043f\u0440\u043e\u0432\u043e \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430, \u0441\u0432\u0435\u0440\u0445\u0443 \u0432\u043d\u0438\u0437 — \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432.<\/figcaption><\/figure>\n
\u041e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435, \u043c\u0435\u043d\u044f\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0445\u043e\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0441\u043b\u043e\u0435. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0440\u0443\u0434\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n
import torch import torch.nn as nn  class CPPN(nn.Module):           def __init__(self, inp_dim=3, hid_dim=64, n_layers=8, activation='tanh'):         super(CPPN, self).__init__()          self.activations = {             'sigmoid': nn.Sigmoid(),             'tanh': nn.Tanh(),              'relu': nn.ReLU(),             'shrink': nn.Hardshrink()         }                  self.n_layers = n_layers         self.input_layer = nn.Linear(inp_dim, hid_dim)         self.layer = nn.Linear(hid_dim, hid_dim)         self.out_layer = nn.Linear(hid_dim, 3)         self.activation = self.activations[activation]               def forward(self, inputs):         x = self.input_layer(inputs)         x = self.activation(x)         for i in range(self.n_layers-2):             x = self.layer(x)             x = self.activation(x)         x = self.out_layer(x)         x = self.activation(x)         return x        # \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 def init_weights(m):     if isinstance(m, nn.Linear):         torch.nn.init.normal_(m.weight)         m.bias.data.fill_(0.01)           model = CPPN(activation='softmax') model.apply(init_weights) tensor_grid = torch.tensor(grid) output = model(tensor_grid).detach().numpy()<\/code><\/pre>\n
\u041d\u0438\u0436\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438.<\/p>\n
\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0439: sigmoid, tanh, relu, shrink<\/figcaption><\/figure>\n
\u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435 \u0432 \u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0432\u0442\u0438\u0441\u043d\u0443\u0442\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u0430\u044f<\/a> \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f, \u043e\u0442\u0447\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0430\u0440\u0442\u0430\u0445 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440. <\/p>\n
\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/h3>\n
\u041a\u0430\u043a \u043c\u044b \u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u043c, CPPN — \u043f\u043e \u0441\u0443\u0442\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043c\u044b \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e. \u0410 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0432\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0438\u043e\u0434\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b. \u0410 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0434\u0432\u0430 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f (\u0442\u0430\u043a \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u0435\u0435. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0443\u044e, \u0442\u043e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043b\u0438\u0448\u044c \u0441\u043a\u0443\u0447\u043d\u043e \u043f\u0443\u043b\u044c\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0441\u0436\u0438\u043c\u0430\u044f\u0441\u044c \u0438 \u0440\u0430\u0441\u0442\u044f\u0433\u0438\u0432\u0430\u044f\u0441\u044c \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430).<\/p>\n
\u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0442 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438.<\/p>\n
import os from tqdm.auto import tqdm import cv2   model = CPPN(inp_dim=5, activation='shrink') model.apply(init_weights)  def generate_frame(model, cost, sint):          inputs = np.stack([         rowmat,          colmat,          np.sqrt(np.power(rowmat, 2) + np.power(colmat, 2)),         cost * np.ones(rowmat.shape),         sint * np.ones(rowmat.shape)     ]).transpose(1, 2, 0)     grid = inputs.reshape(-1, inputs.shape[2]).astype(np.float32)     tensor_grid = torch.tensor(grid)          output = model(tensor_grid).detach().numpy()          img = minmax_scale(output)     img *= 255.          return img.reshape(nrows, ncols, 3).astype(np.int32)       os.system('mkdir -p frames\/') n = 360 freq = 1.0\/float(n)  for t in tqdm(range(0, n)):      cost = np.cos(2 * np.pi * freq * t)     sint = np.sin(2 * np.pi * freq * t)     frame = generate_frame(model, cost, sint)     cv2.imwrite('frames\/%06d.png' % t, frame)  # \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u0438\u0437 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 os.system('ffmpeg -r 30 -f image2 -i frames\/%06d.png -crf 20 -vcodec libx264 -pix_fmt yuv420p out.mp4')<\/code><\/pre>\n
\n\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043b\u0441\u044f \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e, \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e\u0441\u044c \u0435\u0433\u043e \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c. \u041e\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0437\u0432\u0430\u0442\u044c \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0442\u0430\u043a \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435. <\/summary>\n
\n
<\/figcaption><\/figure>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
\u0418\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0435\u043c \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u0438\u0437 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e<\/h3>\n
\u042f \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0432\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u044e \u0437\u0432\u0443\u043a\u0430. \u0413\u043b\u0430\u0432\u043d\u043e\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0437\u043d\u0430\u0442\u044c: \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e\u0444\u0430\u0439\u043b \u0441\u044d\u043c\u043f\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0435\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0421\u044d\u043c\u043f\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/a> — \u044d\u0442\u043e \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u043f\u0440\u0435\u0440\u044b\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0421\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0435\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0442\u0432\u0435\u0440\u0436\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0435\u043e\u0440\u0435\u043c\u043e\u0439<\/a> \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 2 * B, \u0433\u0434\u0435 \u0412 — \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b \u0441\u043b\u044b\u0448\u0438\u043c\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0443\u0445\u0430 (22000 Hz). \u041b\u044e\u0431\u0430\u044f \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043f\u0435\u0441\u043d\u044f \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0443 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0435\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 44100 Hz. \u041f\u0440\u043e\u0449\u0435 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f, \u043a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u0430 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e \u0442\u0440\u0435\u043a\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 44100 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n
\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u044c \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u0438\u0437 \u0441\u0442\u043e\u043b\u044c \u0434\u043b\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0430, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0434\u0440\u043e\u0431\u0438\u0442\u044c \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0435\u043a\u0430\u044e\u0449\u0438\u043c\u0441\u044f \u0447\u0430\u043d\u043a\u0430\u043c \u0441 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c. \u0428\u0430\u0433 \u0432\u044b\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c, \u043e\u0442\u0442\u0430\u043b\u043a\u0438\u0432\u0430\u044f\u0441\u044c \u043e\u0442 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u043a\u0430\u0434\u0440\u043e\u0432 \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e, \u043f\u0443\u0441\u0442\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 30 fps, \u0430 \u0448\u0430\u0433 \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 44100 \/ 30 = 1470. \u0428\u0438\u0440\u0438\u043d\u0443 \u0447\u0430\u043d\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u044d\u043c\u043f\u0438\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438, \u043f\u0443\u0441\u0442\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 2048, \u0447\u0442\u043e \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 46 \u043c\u0441.<\/p>\n
\u0414\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u0430\u0439\u0441\u0430 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e\u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u0430 \u043c\u044b \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0424\u0443\u0440\u044c\u0435<\/a>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043e\u0442\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e\u0431 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442 \u043d\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0447\u0430\u043d\u043a\u0435. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043b\u0435\u043a\u0441\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440<\/a> \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442 \u043e\u0442 0 \u0434\u043e 22050  Hz. \u041c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c \u0441\u043b\u0430\u0439\u0441\u043e\u043c \u0432\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0441 (\u0431\u0430\u0441, \u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u0438\u043d\u0443, \u0432\u0435\u0440\u0445\u0430) \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0441 \u043d\u0438\u043c\u0438. <\/p>\n
\u041a\u043e\u043b\u0435\u0431\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 \u0442\u0440\u0435\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430\u0445<\/figcaption><\/figure>\n
\u042f \u0436\u0435 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043b \u0432\u043e\u0441\u0435\u043c\u044c \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442 \u0438 \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0430 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044f\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438. \u041e\u0434\u043d\u0430 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c — \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043c \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0435, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0445 \u043d\u0430\u0434\u043e \u0448\u043a\u0430\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c. \u0418\u043d\u0430\u0447\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u043e\u043b\u0435\u0431\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043f\u0440\u043e\u043f\u043e\u0440\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432\u044b\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439. \u0410 \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0435\u0431\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u044b\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u044c \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0438\u0445 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0441\u0433\u043b\u0430\u0434\u0438\u0442\u044c. <\/p>\n
\u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435, \u0432\u0435\u0441\u044c \u043a\u043e\u0434, \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0437\u0430 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u0430, \u043e\u0431\u043e\u0440\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441:<\/p>\n
\nAudio processing<\/summary>\n
\n
import numpy as np from scipy.io import wavfile   class AudioProcessor:           def __init__(self, track_path, fps=30, wsize=2048):                  fs, sound = wavfile.read(track_path)         self.sound = sound[:, 0]          self.wsize = wsize         self.stride = int(fs \/ fps)       def condense_spectrum(self, ampspectrum):          bands = np.zeros(8, dtype=np.float32)          bands[0] = np.sum(ampspectrum[0:4])         bands[1] = np.sum(ampspectrum[4:12])         bands[2] = np.sum(ampspectrum[12:28])         bands[3] = np.sum(ampspectrum[28:60])         bands[4] = np.sum(ampspectrum[60:124])<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/details>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-335351","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/335351","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=335351"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/335351\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=335351"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=335351"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=335351"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}