{"id":480346,"date":"2026-05-20T07:09:15","date_gmt":"2026-05-20T07:09:15","guid":{"rendered":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=480346"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=480346","title":{"rendered":"\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0418\u0418-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u043b\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0431\u0430\u0437\u0435 Lakh MIDI Dataset"},"content":{"rendered":"<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<h2>\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>\u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430\u043c\u0438 \u2014 \u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0438\u043d\u0434\u0443\u0441\u0442\u0440\u0438\u0438. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0448\u0435\u043b \u043f\u0443\u0442\u044c \u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0445 \u0446\u0435\u043f\u0435\u0439 \u041c\u0430\u0440\u043a\u043e\u0432\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043d\u043e\u0442\u044b \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0443\u044e, \u0434\u043e \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432, \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438.<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0438 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430. \u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0441\u044b\u0440\u044b\u043c \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e (waveform) \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0442\u044f\u0436\u0435\u043b\u043e \u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440, \u043d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0430 MIDI \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439. \u042d\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u043c \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u043c \u0432 NLP: \u043c\u044b \u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u044b (\u043d\u043e\u0442\u044b, \u0430\u043a\u043a\u043e\u0440\u0434\u044b, \u043f\u0430\u0443\u0437\u044b), \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043d\u0438\u043c\u0438 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0448\u0430\u0433\u0438. \u0413\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043b\u044e\u0441 \u2014 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432 \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0435 \u0443\u0441\u043b\u044b\u0448\u0430\u0442\u044c.<\/p>\n<p><strong>\u0426\u0435\u043b\u044c \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438<\/strong> \u2014 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u0438 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u0443\u044e \u0440\u0435\u043a\u0443\u0440\u0440\u0435\u043d\u0442\u043d\u0443\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0431\u0430\u0437\u0435 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b LSTM. \u041c\u044b \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0446\u0438\u043a\u043b: \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u043c \u0441\u044b\u0440\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043c \u0438\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0448\u0435\u043c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u0443\u043b\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u043c\u0435\u043b\u043e\u0434\u0438\u044f\u0445, \u0438 \u0437\u0430\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c \u0435\u0435 \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e \u043d\u043e\u0442\u043d\u0443\u044e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c.<\/p>\n<p><strong>\u041d\u0430\u0448 \u0441\u0442\u0435\u043a \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0439:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Python<\/strong> \u2014 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u044f\u0437\u044b\u043a \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>PyTorch<\/strong> \u2014 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u043a\u0443\u0440\u0440\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 (\u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f TensorFlow\/Keras).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>music21<\/strong> \u2014 \u043c\u043e\u0449\u043d\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0430\u0440\u0441\u0438\u043d\u0433\u0430 MIDI-\u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432, \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u043e\u0442 \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 \u0432 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e\u0444\u0430\u0439\u043b (\u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e\u0432\u0435\u0441\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u044b \u0443\u043f\u043e\u043c\u044f\u043d\u0435\u043c <code>pretty_midi<\/code>).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438<\/strong> \u2014 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 (Piano Roll), \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e \u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u043a\u0430\u043a \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>2. \u0420\u0430\u0437\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445: \u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 Lakh MIDI Dataset (Clean)?<\/h2>\n<p>\u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c Lakh MIDI Dataset. \u041e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0432 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0441\u043e\u0442\u043d\u0438 \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447 \u0442\u0440\u0435\u043a\u043e\u0432, \u043d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043d\u0438\u043c \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u043d\u0435\u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e: \u0432 \u043d\u0435\u043c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0432, \u0431\u0438\u0442\u044b\u0445 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 \u0438 \u0448\u0443\u043c\u0430. \u0412\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u00abClean\u00bb \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442 \u044d\u0442\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0447\u0438\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447\u0438 \u0432\u044b\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0436\u0430\u043d\u0440\u043e\u0432. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0438\u0441\u0442\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0435 \u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u0447\u0430\u0441\u044b \u043d\u0430 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0442\u0438 \u043a \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043d\u0438\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0441 \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f: MIDI \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 MP3 \u0438\u043b\u0438 WAV. \u0412 \u043d\u0435\u043c \u043d\u0435\u0442 \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0432\u043e\u043b\u043d. MIDI \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043b \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0439. \u041f\u043e \u0441\u0443\u0442\u0438, \u044d\u0442\u043e \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0441\u043e\u0431\u044b\u0442\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f\u0442 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0443:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041a\u0430\u043a\u0443\u044e \u043d\u043e\u0442\u0443 \u043d\u0430\u0436\u0430\u0442\u044c (Pitch).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0438\u043b\u043e\u0439 \u0443\u0434\u0430\u0440\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e \u043a\u043b\u0430\u0432\u0438\u0448\u0435 (Velocity).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e \u0443\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0437\u0432\u0443\u043a (Duration).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0439. \u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0442\u044f\u0436\u0435\u043b\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 \u0430\u043c\u043f\u043b\u0438\u0442\u0443\u0434 \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0432\u043e\u043b\u043d\u044b \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u0443\u044e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u043e\u0431\u044b\u0442\u0438\u0439. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u043a \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0435 \u0442\u0435 \u0436\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b, \u0447\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 (NLP) \u2014 \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u043d\u0430 \u043d\u043e\u0442\u044b.<\/p>\n<h4>\u041f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h4>\n<p>\u0421\u043a\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u0441 Kaggle: <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/datasets\/imsparsh\/lakh-midi-clean\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Lakh MIDI Clean Dataset<\/a>.<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0441\u0442\u0435\u043a ML (\u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c PyTorch) \u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 <code>music21<\/code> \u043e\u0442 MIT, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043f\u0430\u0440\u0441\u0438\u043d\u0433\u043e\u043c MIDI-\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440.<\/p>\n<p>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u044b:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">pip install torch torchvision torchaudio music21 numpy<\/code><div class=\"code-explainer\"><a href=\"https:\/\/sourcecraft.dev\/\" class=\"tm-button code-explainer__link\" style=\"visibility: hidden;\"><img style=\"width:87px;height:14px;object-fit:cover;object-position:left;\"\/><\/a><\/div><\/pre>\n<p>\u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u044f\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u043c \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import osimport globimport numpy as npimport torchfrom music21 import converter, instrument, note, chord<\/code><div class=\"code-explainer\"><a href=\"https:\/\/sourcecraft.dev\/\" class=\"tm-button code-explainer__link\" style=\"visibility: hidden;\"><img style=\"width:14px;height:14px;object-fit:cover;object-position:left;\"\/><\/a><\/div><\/pre>\n<h2>3. \u0428\u0430\u0433 1: \u041f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (Data Preprocessing)<\/h2>\n<p>\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0435 \u0443\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0441\u043b\u0443\u0448\u0430\u0442\u044c \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0443, \u043e\u043d\u0438 \u0443\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0430\u0442\u044c \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0430\u0448\u0430 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u0430\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u2014 \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u043e\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0442\u0443\u0440\u044b \u0432 \u043f\u043b\u043e\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b (\u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u043e\u0432).<\/p>\n<p>\u041c\u044b \u043d\u0430\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e \u0443\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438\u043c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u0412\u044b\u043a\u0438\u043d\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u0438\u0444\u043e\u043d\u0438\u044e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432:<\/strong> \u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 MIDI-\u0444\u0430\u0439\u043b \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0431\u0430\u0440\u0430\u0431\u0430\u043d\u044b, \u0431\u0430\u0441, \u0433\u0438\u0442\u0430\u0440\u044b \u0438 \u0432\u043e\u043a\u0430\u043b. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043c\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u0443 \u043a\u0430\u0448\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 LSTM, \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0432\u043d\u044f\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0448\u0443\u043c. \u041c\u044b \u0441\u0444\u043e\u043a\u0443\u0441\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0434\u043e\u043c\u0438\u043d\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0434\u043e\u0440\u043e\u0436\u043a\u0435 (\u0447\u0430\u0449\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u044d\u0442\u043e \u043f\u0438\u0430\u043d\u0438\u043d\u043e).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0418\u0433\u043d\u043e\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0434\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043d\u043e\u0442:<\/strong> \u041f\u043e\u043a\u0430 \u043d\u0430\u0441 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u0435\u0442 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e <em>\u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u0430<\/em> \u0437\u0432\u0443\u043a\u0430 (pitch). \u041e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0440\u0438\u0442\u043c\u0443 (\u043a\u0430\u043a \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e \u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c \u043f\u0430\u0443\u0437\u0443 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u043e\u0442\u0443) \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0435\u0435, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043c \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u043c\u044b \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a \u043d\u043e\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0434\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h4>\u0427\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u043e\u0442<\/h4>\n<p>\u041c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c <code>music21<\/code> \u0434\u043b\u044f \u043f\u0430\u0440\u0441\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430. \u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442 MIDI, \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u044c\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e \u043d\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u0438 \u043c\u044b \u0432\u044b\u0442\u0430\u0449\u0438\u043c \u043e\u0442\u0442\u0443\u0434\u0430 \u0432\u0441\u0435 \u043d\u043e\u0442\u044b \u0438 \u0430\u043a\u043a\u043e\u0440\u0434\u044b.<\/p>\n<p>\u0412\u043e\u0442 \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from music21 import converter, instrument, note, chorddef extract_notes_from_midi(file_path):    notes = []    # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c MIDI-\u0444\u0430\u0439\u043b    midi = converter.parse(file_path)        # \u041f\u044b\u0442\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0444\u0430\u0439\u043b \u043d\u0430 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b    parts = instrument.partitionByInstrument(midi)        if parts: # \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d\u044b        # \u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0432\u0443\u044e \u043f\u043e\u043f\u0430\u0432\u0448\u0443\u044e\u0441\u044f \u0434\u043e\u0440\u043e\u0436\u043a\u0443         # (\u0432 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430\u0445 \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 Lakh \u044d\u0442\u043e \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0444\u043e\u0440\u0442\u0435\u043f\u0438\u0430\u043d\u043e \u0438\u043b\u0438 \u0432\u0435\u0434\u0443\u0449\u0438\u0439 \u0441\u0438\u043d\u0442)        notes_to_parse = parts.parts[0].recurse()    else: # \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043f\u043b\u043e\u0441\u043a\u0430\u044f (\u043d\u0435\u0442 \u044f\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f)        notes_to_parse = midi.flat.notes            # \u041f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u0441\u044f \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c \u0434\u043e\u0440\u043e\u0436\u043a\u0438    for element in notes_to_parse:        # \u0415\u0441\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d\u043e\u0447\u043d\u0430\u044f \u043d\u043e\u0442\u0430        if isinstance(element, note.Note):            notes.append(str(element.pitch)) # \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u043a\u0430\u043a 'C4', 'D#5' \u0438 \u0442.\u0434.                    # \u0415\u0441\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e \u0430\u043a\u043a\u043e\u0440\u0434 (\u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u043e\u0442 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e)        elif isinstance(element, chord.Chord):            # \u041a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0430\u043a\u043a\u043e\u0440\u0434 \u0432 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0443 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b, \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u043e\u0447\u043a\u043e\u0439 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, '4.7.11')            # normalOrder \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u044b \u0442\u043e\u043d\u0430 (\u043e\u0442 0 \u0434\u043e 11)            notes.append('.'.join(str(n) for n in element.normalOrder))                return notes# \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f:raw_notes = extract_notes_from_midi(\"Caught Up In You.mid\")print(f\"\u0418\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u043e \u043d\u043e\u0442 \u0438 \u0430\u043a\u043a\u043e\u0440\u0434\u043e\u0432: {len(raw_notes)}\")print(f\"\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445: {raw_notes[:10]}\")<\/code><div class=\"code-explainer\"><a href=\"https:\/\/sourcecraft.dev\/\" class=\"tm-button code-explainer__link\" style=\"visibility: hidden;\"><img style=\"width:14px;height:14px;object-fit:cover;object-position:left;\"\/><\/a><\/div><\/pre>\n<figure class=\"\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/\/post_images\/257\/b57\/e12\/257b57e1216b19d66bbfd24b099d294a.jpg\" sizes=\"(max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/\/post_images\/257\/b57\/e12\/257b57e1216b19d66bbfd24b099d294a.jpg 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/\/post_images\/257\/b57\/e12\/257b57e1216b19d66bbfd24b099d294a.jpg 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/figure>\n<p>\u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f <code>raw_notes<\/code> \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a: <code>['G4', '4.7.11', 'A4', 'B4', ...]<\/code>. \u042d\u0442\u043e \u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448 \u201c\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u201d, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c.<\/p>\n<h4>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f (Vocabulary)<\/h4>\n<p>\u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435 \u0443\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 <code>C4<\/code>. \u041d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442 (\u0442\u043e\u043a\u0435\u043d) \u0432 \u0446\u0435\u043b\u043e\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e (ID). \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u044b \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043d\u043e\u0442\u044b \u0438 \u0430\u043a\u043a\u043e\u0440\u0434\u044b \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c \u043c\u0430\u043f\u043f\u0438\u043d\u0433\u0430.<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0432 NLP:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0421\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u044b \u0438 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0438\u0445pitchnames = sorted(set(item for item in raw_notes))vocab_length = len(pitchnames)print(f\"\u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f (\u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0432): {vocab_length}\")# \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0434\u0432\u0430 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f:# 1. \u0414\u043b\u044f \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f: \u041d\u043e\u0442\u0430 -&gt; \u0427\u0438\u0441\u043b\u043e (\u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0442\u0438)note_to_int = {note: number for number, note in enumerate(pitchnames)}# 2. \u0414\u043b\u044f \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f: \u0427\u0438\u0441\u043b\u043e -&gt; \u041d\u043e\u0442\u0430 (\u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e MIDI)int_to_note = {number: note for number, note in enumerate(pitchnames)}print(f\"ID \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0442\u044b 'E4': {note_to_int.get('E4')}\")<\/code><div class=\"code-explainer\"><a href=\"https:\/\/sourcecraft.dev\/\" class=\"tm-button code-explainer__link\" style=\"visibility: hidden;\"><img style=\"width:14px;height:14px;object-fit:cover;object-position:left;\"\/><\/a><\/div><\/pre>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c, \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u0430\u0432 \u0432\u0435\u0441\u044c \u043d\u0430\u0448 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 <code>raw_notes<\/code> \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c <code>note_to_int<\/code>, \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u0447\u0438\u0441\u0442\u044b\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0438\u043d\u0442\u043e\u0432: <code>[54, 12, 56, 58, ...]<\/code>. \u0418\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u044d\u0442\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u201c\u0441\u043a\u0430\u0440\u043c\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u201d \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438.<\/p>\n<h2>4. \u0428\u0430\u0433 2: \u0424\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (Feature Engineering)<\/h2>\n<p>\u0421\u044b\u0440\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u043d\u043e\u0442\u043d\u044b\u0445 ID \u0441\u0430\u043c \u043f\u043e \u0441\u0435\u0431\u0435 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u0435\u043d \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438. LSTM \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u0445: \u00ab\u0435\u0441\u043b\u0438 \u044f \u0432\u0438\u0436\u0443 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0410, \u0442\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043d\u043e\u0442\u043e\u0439, \u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e, \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0411\u00bb. \u042d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c (Supervised Learning).<\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448\u0443 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u0443\u044e \u0446\u0435\u043f\u043e\u0447\u043a\u0443 \u043d\u043e\u0442 \u0432 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u043f\u0430\u0440 \u201c\u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441-\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u201d (<img decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"X \\rightarrow Y\" alt=\"X \\rightarrow Y\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/8\/8b\/8b5\/8b5cd596c4222b4003593585ece19321.svg\" width=\"56\" height=\"16\" data-width=\"7.173\" data-height=\"2.262\" data-vertical-align=\"-0.566\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/8\/8b\/8b5\/8b5cd596c4222b4003593585ece19321.svg 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/8\/8b\/8b5\/8b5cd596c4222b4003593585ece19321.svg 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/>), \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u044e <strong>\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0435\u0433\u043e \u043e\u043a\u043d\u0430 (Sliding Window)<\/strong>.<\/p>\n<h4>\u041a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u044f \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0435\u0433\u043e \u043e\u043a\u043d\u0430<\/h4>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0443 (\u043e\u043a\u043d\u043e), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0432\u043c\u0435\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0440\u043e\u0432\u043d\u043e 100 \u043d\u043e\u0442. \u041c\u044b \u043d\u0430\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u044d\u0442\u0443 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u043e \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0442\u0440\u0435\u043a\u0430.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0422\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043f\u0430\u043b\u043e \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0443 (\u043d\u043e\u0442\u044b \u0441 1-\u0439 \u043f\u043e 100-\u044e) \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0448 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 <strong><img decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"X\" alt=\"X\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/0\/02\/021\/02129bb861061d1a052c592e2dc6b383.svg\" width=\"12\" height=\"12\" data-width=\"1.928\" data-height=\"1.545\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/0\/02\/021\/02129bb861061d1a052c592e2dc6b383.svg 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/0\/02\/021\/02129bb861061d1a052c592e2dc6b383.svg 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0430\u044f \u0437\u0430 \u0440\u0430\u043c\u043a\u043e\u0439 \u043d\u043e\u0442\u0430 (101-\u044f) \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0448 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 (\u0442\u0430\u0440\u0433\u0435\u0442) <strong><img decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"Y\" alt=\"Y\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/5\/57\/57c\/57cec4137b614c87cb4e24a3d003a3e0.svg\" width=\"12\" height=\"12\" data-width=\"1.726\" data-height=\"1.545\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/5\/57\/57c\/57cec4137b614c87cb4e24a3d003a3e0.svg 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/5\/57\/57c\/57cec4137b614c87cb4e24a3d003a3e0.svg 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043c\u044b \u0441\u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u0435\u043c \u0440\u0430\u043c\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u044e \u0432\u043f\u0440\u0430\u0432\u043e. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c <img decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"X\" alt=\"X\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/0\/02\/021\/02129bb861061d1a052c592e2dc6b383.svg\" width=\"12\" height=\"12\" data-width=\"1.928\" data-height=\"1.545\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/0\/02\/021\/02129bb861061d1a052c592e2dc6b383.svg 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/0\/02\/021\/02129bb861061d1a052c592e2dc6b383.svg 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/> \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043d\u043e\u0442\u044b \u0441\u043e 2-\u0439 \u043f\u043e 101-\u044e, \u0430 <img decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"Y\" alt=\"Y\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/5\/57\/57c\/57cec4137b614c87cb4e24a3d003a3e0.svg\" width=\"12\" height=\"12\" data-width=\"1.726\" data-height=\"1.545\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/5\/57\/57c\/57cec4137b614c87cb4e24a3d003a3e0.svg 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/5\/57\/57c\/57cec4137b614c87cb4e24a3d003a3e0.svg 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/> \u2014 102-\u044f \u043d\u043e\u0442\u0430. \u0418 \u0442\u0430\u043a \u0434\u043e \u043a\u043e\u043d\u0446\u0430 \u0442\u0440\u0435\u043a\u0430. \u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043e\u043a\u043d\u0430 (sequence length) \u2014 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c 10 \u043d\u043e\u0442, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u0431\u0440\u0435\u0434, \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043d\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0442\u0430\u043a\u0442\u0430. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c 500 \u2014 \u043e\u043d\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e \u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438, \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f. \u041e\u043a\u043d\u043e \u0432 100 \u043d\u043e\u0442 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0437\u043e\u043b\u043e\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432.<\/p>\n<h4>\u041a\u043e\u0434: \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 X \u0438 Y, \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h4>\n<pre><code class=\"python\">sequence_length = 100network_input = []network_output = []# \u041f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043d\u043e\u0442 \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043d\u0430\u0448 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044cint_notes = [note_to_int[note] for note in raw_notes]# \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043f\u0430\u0440\u044b X \u0438 Y \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0435\u0433\u043e \u043e\u043a\u043d\u0430for i in range(0, len(int_notes) - sequence_length, 1):    sequence_in = int_notes[i:i + sequence_length]    sequence_out = int_notes[i + sequence_length]        network_input.append(sequence_in)    network_output.append(sequence_out)n_patterns = len(network_input)print(f\"\u0412\u0441\u0435\u0433\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043e \u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0432 (\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f): {n_patterns}\")<\/code><div class=\"code-explainer\"><a href=\"https:\/\/sourcecraft.dev\/\" class=\"tm-button code-explainer__link\" style=\"visibility: hidden;\"><img style=\"width:14px;height:14px;object-fit:cover;object-position:left;\"\/><\/a><\/div><\/pre>\n<h4>\u041d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 DataLoader (PyTorch)<\/h4>\n<p>\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b (\u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u044b \u043a \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0443 \u043e\u0442 0 \u0434\u043e 1) \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0431\u0430\u0442\u0447\u0430\u043c\u0438 (\u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430\u043c\u0438).<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0432\u0445\u043e\u0434\u0430 (<img decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"X\" alt=\"X\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/0\/02\/021\/02129bb861061d1a052c592e2dc6b383.svg\" width=\"12\" height=\"12\" data-width=\"1.928\" data-height=\"1.545\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/0\/02\/021\/02129bb861061d1a052c592e2dc6b383.svg 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/0\/02\/021\/02129bb861061d1a052c592e2dc6b383.svg 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/>) \u043c\u044b \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 \u0442\u0430\u043a, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u043d\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u043b\u0430 \u0434\u043b\u044f LSTM (\u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c <code>[\u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432, \u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, 1]<\/code>), \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f.<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0430 (<img decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"Y\" alt=\"Y\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/5\/57\/57c\/57cec4137b614c87cb4e24a3d003a3e0.svg\" width=\"12\" height=\"12\" data-width=\"1.726\" data-height=\"1.545\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/5\/57\/57c\/57cec4137b614c87cb4e24a3d003a3e0.svg 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/5\/57\/57c\/57cec4137b614c87cb4e24a3d003a3e0.svg 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/>) \u043c\u044b \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b (\u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u044b), \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0432 PyTorch \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c <code>CrossEntropyLoss<\/code> \u0441\u0430\u043c\u0430 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import torchfrom torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader# \u041c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 X \u0434\u043b\u044f PyTorch LSTM (batch_size, sequence_length, features)# \u0423 \u043d\u0430\u0441 \u043f\u043e\u043a\u0430 1 \u0444\u0438\u0447\u0430 - \u044d\u0442\u043e \u0441\u0430\u043c\u0430 \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u0430 \u043d\u043e\u0442\u044bnetwork_input = np.reshape(network_input, (n_patterns, sequence_length, 1))# \u041d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u043c \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435network_input = network_input \/ float(vocab_length)# \u041f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c numpy \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u044b \u0432 PyTorch \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u044bX_tensor = torch.tensor(network_input, dtype=torch.float32)y_tensor = torch.tensor(network_output, dtype=torch.long) # long \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432# \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c Dataset \u0438 DataLoaderbatch_size = 64dataset = TensorDataset(X_tensor, y_tensor)# DataLoader \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u044c\u0435\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0438 \u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u0448\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u043a\u0430\u0436\u0434\u0443\u044e \u044d\u043f\u043e\u0445\u0443dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)print(f\"\u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0430 X: {X_tensor.shape}\")<\/code><div class=\"code-explainer\"><a href=\"https:\/\/sourcecraft.dev\/\" class=\"tm-button code-explainer__link\" style=\"visibility: hidden;\"><img style=\"width:14px;height:14px;object-fit:cover;object-position:left;\"\/><\/a><\/div><\/pre>\n<p>\u041d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0435\u0439 <code>dataloader<\/code>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432 \u043a \u0442\u043e\u043c\u0443, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u201c\u043a\u043e\u0440\u043c\u0438\u0442\u044c\u201d \u043d\u0430\u0448\u0443 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c.<\/p>\n<h3>5. \u0428\u0430\u0433 3: \u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430\u044f LSTM)<\/h3>\n<p>\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u043c\u044b \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 (Dense\/Linear)? \u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u0432\u0438\u0434\u0438\u0442 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0441\u043b\u0435\u043f\u043e\u043a. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0430\u0442\u044c \u0435\u0439 100 \u043d\u043e\u0442, \u043e\u043d\u0430 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0445 \u0431\u0435\u0437 \u0443\u0447\u0435\u0442\u0430 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0412 \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435, \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0451.<\/p>\n<p>\u0420\u0435\u043a\u0443\u0440\u0440\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 (RNN) \u0443\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u0442\u0430\u043a\u0442\u0430 \u043a \u0442\u0430\u043a\u0442\u0443. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 RNN \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0441\u0435\u0440\u044c\u0435\u0437\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u043a \u2014 \u0437\u0430\u0442\u0443\u0445\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430. \u041a \u043a\u043e\u043d\u0446\u0443 \u0434\u043b\u0438\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u043d\u0438 \u00ab\u0437\u0430\u0431\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u00bb, \u0441 \u0447\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u0444\u0440\u0430\u0437\u0430. LSTM (Long Short-Term Memory) \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442 \u044d\u0442\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443 \u0437\u0430 \u0441\u0447\u0435\u0442 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u0432\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u0435\u0439 (gates), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0436\u0435\u0441\u0442\u043a\u043e \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442, \u043a\u0430\u043a\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438\u0437 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u044b\u0445 \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c, \u0430 \u043a\u0430\u043a\u0443\u044e \u2014 \u0441\u0442\u0435\u0440\u0435\u0442\u044c. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0443\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e\u0441\u0440\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043d\u0430 \u0432\u0441\u0435\u043c \u043e\u043a\u043d\u0435 \u0438\u0437 100 \u043d\u043e\u0442.<\/p>\n<h4>\u0421\u0445\u0435\u043c\u0430 \u0441\u0435\u0442\u0438<\/h4>\n<p>\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 \u0442\u0440\u0435\u0445 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0431\u043b\u043e\u043a\u043e\u0432:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u0412\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 (Embedding):<\/strong> \u041f\u043e\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 \u043e\u0434\u043d\u043e \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 One-Hot \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u2014 \u043d\u0435 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u044f \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0430. \u0421\u043b\u043e\u0439 Embedding \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0446\u0435\u043b\u044b\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 (ID \u043d\u043e\u0442) \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0435\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d \u0432 \u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e. \u0412 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u0441\u0430\u043c\u0430 \u043f\u043e\u0439\u043c\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0430\u043a\u043a\u043e\u0440\u0434 <code>Cmaj<\/code> \u0438 \u043d\u043e\u0442\u0430 <code>C<\/code> \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u043b\u0438\u0436\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433 \u043a \u0434\u0440\u0443\u0433\u0443, \u0447\u0435\u043c <code>C<\/code> \u0438 <code>F#<\/code>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0421\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0438 (LSTM):<\/strong> \u041c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c 2 \u0441\u043b\u043e\u044f LSTM. \u042d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430. \u041c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043b\u043e\u044f\u043c\u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f Dropout \u2014 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432. \u042d\u0442\u043e \u0430\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f, \u043d\u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u0430\u044f \u043c\u0435\u0440\u0430 \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0437\u0443\u0431\u0440\u0438\u043b\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0438\u0437\u0443\u0441\u0442\u044c, \u0430 \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u0435\u043b\u043e\u0434\u0438\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0412\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 (Linear):<\/strong> \u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439, \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0443 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f (<code>vocab_length<\/code>). \u041e\u043d \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u00ab\u0441\u044b\u0440\u044b\u0435\u00bb \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 (\u043b\u043e\u0433\u0438\u0442\u044b) \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043d\u043e\u0442\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p><em>\u0412\u0430\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043d\u044e\u0430\u043d\u0441:<\/em> \u041c\u044b \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 <code>Softmax<\/code> \u0432 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0412 PyTorch \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c <code>CrossEntropyLoss<\/code> \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0441 \u0441\u044b\u0440\u044b\u043c\u0438 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442 Softmax \u043f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u043f\u043e\u0442\u043e\u043c.<\/p>\n<h4>\u041a\u043e\u0434 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h4>\n<p><em>\u041d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0430\u044f \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u0448\u0430\u0433\u0430:<\/em> \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0441\u043b\u043e\u0439 <code>Embedding<\/code>, \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (<code>\/ float(vocab_length)<\/code>) \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430. \u041d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 <code>Embedding<\/code> \u043f\u043e\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u044b \u0441 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0446\u0435\u043b\u043e\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 <code>ID<\/code>.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import torch.nn as nnclass MusicGeneratorLSTM(nn.Module):    def __init__(self, vocab_length, embed_dim=100, hidden_size=256, num_layers=2, dropout_rate=0.3):        super(MusicGeneratorLSTM, self).__init__()                # 1. Embedding \u0441\u043b\u043e\u0439: \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0446\u0435\u043b\u043e\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 ID \u043d\u043e\u0442\u044b \u0432 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440        self.embedding = nn.Embedding(num_embeddings=vocab_length, embedding_dim=embed_dim)                # 2. LSTM \u0441\u043b\u043e\u0438 (batch_first=True \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0431\u0430\u0442\u0447\u0430 \u0438\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439)        self.lstm = nn.LSTM(            input_size=embed_dim,            hidden_size=hidden_size,            num_layers=num_layers,            dropout=dropout_rate,            batch_first=True        )                # Dropout \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0441\u043b\u043e\u0435\u043c        self.dropout = nn.Dropout(dropout_rate)                # 3. \u0412\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439        self.dense = nn.Linear(hidden_size, vocab_length)            def forward(self, x):        # x \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0435: (batch_size, sequence_length)        x = self.embedding(x)                # \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 embedding: (batch_size, sequence_length, embed_dim)        lstm_out, (hidden, cell) = self.lstm(x)                # \u041d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0448\u0430\u0433\u0430        # (\u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c 101-\u044e \u043d\u043e\u0442\u0443 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 100 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445)        final_step_out = lstm_out[:, -1, :]                final_step_out = self.dropout(final_step_out)        output = self.dense(final_step_out)                # output \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435: (batch_size, vocab_length)        return output# \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044cmodel = MusicGeneratorLSTM(vocab_length=vocab_length)print(model)<\/code><div class=\"code-explainer\"><a href=\"https:\/\/sourcecraft.dev\/\" class=\"tm-button code-explainer__link\" style=\"visibility: hidden;\"><img style=\"width:14px;height:14px;object-fit:cover;object-position:left;\"\/><\/a><\/div><\/pre>\n<h3>6. \u0428\u0430\u0433 4: \u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (Training Loop)<\/h3>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b, \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u0430. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0446\u0438\u043a\u043b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043e\u043a\u043d\u0430 \u0438\u0437 100 \u043d\u043e\u0442, \u043f\u044b\u0442\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0443\u0433\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c 101-\u044e, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u00ab\u0448\u0442\u0440\u0430\u0444\u00bb \u0437\u0430 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0443 \u0438 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438 \u0432\u0435\u0441\u0430.<\/p>\n<h4>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440<\/h4>\n<p>\u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043d\u043e\u0442\u044b \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0423 \u043d\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c (\u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c, \u0438\u0437 100 \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043d\u043e\u0442), \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043e\u0434\u0438\u043d \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 (\u043e\u0434\u043d\u0443 \u043d\u043e\u0442\u0443).<\/p>\n<p>\u0418\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c <strong>CrossEntropyLoss<\/strong>. \u042d\u0442\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0441 \u00ab\u0441\u044b\u0440\u044b\u043c\u0438\u00bb \u043b\u043e\u0433\u0438\u0442\u0430\u043c\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0448 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439. \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 <strong>Adam<\/strong> \u0441 \u0434\u0435\u0444\u043e\u043b\u0442\u043d\u044b\u043c learning rate \u2014 \u043e\u043d \u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435 \u0438 \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u0435\u0435 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e SGD, \u0447\u0442\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u043a\u0443\u0440\u0440\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439.<\/p>\n<h4>\u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438: \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f?<\/h4>\n<p>\u0412 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430 Accuracy (\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c) \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0442\u0440\u0435\u043a\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043d\u043e\u0442\u043e\u0439 \u0448\u043b\u0430 <code>C4<\/code>, \u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0430 <code>E4<\/code> (\u0447\u0442\u043e \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0435\u0440\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0438 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u0437\u0432\u0443\u0447\u0438\u0442 \u0432 \u0430\u043a\u043a\u043e\u0440\u0434\u0435), \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f Accuracy \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043e\u0448\u0438\u0431\u043b\u0430\u0441\u044c, \u0445\u043e\u0442\u044f \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u043d\u0430 \u0432\u044b\u0434\u0430\u043b\u0430 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0441 \u2014 \u044d\u0442\u043e <strong>Loss (\u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430)<\/strong>. \u0412 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u043d \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u043f\u043b\u0430\u0432\u043d\u043e, \u043d\u043e \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c. \u0415\u0441\u043b\u0438 Loss \u0437\u0430\u0441\u0442\u0440\u044f\u043b \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445 \u0436\u0435 \u044d\u043f\u043e\u0445\u0430\u0445 \u2014 \u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e, \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0438\u043d\u0433\u0435 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0437\u0430\u0431\u044b\u043b\u0438 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0430\u043f\u0443\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u0432).<\/p>\n<h4>\u041a\u043e\u0434: \u0426\u0438\u043a\u043b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/h4>\n<p>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0440\u0435\u043a\u0443\u0440\u0440\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0439, \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f. \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0440\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e, \u0438\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441\u0432\u0435\u0442 (\u0438\u043b\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0430\u043b\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u0432 Google Colab). \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u0447\u0435\u043a\u043f\u043e\u0438\u043d\u0442\u044b (\u0432\u0435\u0441\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438) \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u044d\u043f\u043e\u0445, \u0433\u0434\u0435 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u0441\u0442\u0430\u043b\u0430 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0440\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435.<\/p>\n<p>\u0412\u043e\u0442 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u041f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441\u0438\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430 GPU, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043e\u043d \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435\u043ddevice = torch.device(\"cuda\" if torch.cuda.is_available() else \"cpu\")model.to(device)# \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044coptimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)criterion = nn.CrossEntropyLoss()epochs = 50 best_loss = float('inf') # \u0421\u0442\u0430\u0440\u0442\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044fprint(f\"\u041d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 {device}...\")model.train() # \u041f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432 \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (\u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u043c Dropout)for epoch in range(epochs):    epoch_loss = 0        for batch_x, batch_y in dataloader:        # \u041f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441\u0438\u043c \u0431\u0430\u0442\u0447\u0438 \u043d\u0430 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442\u0443        batch_x, batch_y = batch_x.to(device), batch_y.to(device)                # 1. \u041e\u0447\u0438\u0449\u0430\u0435\u043c \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u043e\u0433\u043e \u0448\u0430\u0433\u0430        optimizer.zero_grad()                # 2. \u041f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434 (Forward pass)        outputs = model(batch_x)                # 3. \u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438        loss = criterion(outputs, batch_y)                # 4. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434 (Backward pass)        loss.backward()                # 5. \u0428\u0430\u0433 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 (\u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432)        optimizer.step()                epoch_loss += loss.item()            # \u0421\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u044e\u044e \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0443 \u0437\u0430 \u044d\u043f\u043e\u0445\u0443    avg_loss = epoch_loss \/ len(dataloader)    print(f\"\u042d\u043f\u043e\u0445\u0430 {epoch+1}\/{epochs} | Loss: {avg_loss:.4f}\")        # \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u0432\u0435\u0441\u0430, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441\u0442\u0430\u043b\u0430 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435    if avg_loss &lt; best_loss:        best_loss = avg_loss        torch.save(model.state_dict(), \"best_music_model.pth\")        print(\"  --&gt; \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0447\u0435\u043a\u043f\u043e\u0438\u043d\u0442 (best_music_model.pth)\")<\/code><div class=\"code-explainer\"><a href=\"https:\/\/sourcecraft.dev\/\" class=\"tm-button code-explainer__link\" style=\"visibility: hidden;\"><img style=\"width:14px;height:14px;object-fit:cover;object-position:left;\"\/><\/a><\/div><\/pre>\n<h3>7. \u0428\u0430\u0433 5: \u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0438 (Inference &amp; Sampling)<\/h3>\n<p>\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0430, \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u044b. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0435\u0451 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e \u043c\u0435\u043b\u043e\u0434\u0438\u044e.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u0440\u0435\u043a\u0443\u0440\u0440\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u044f\u0445 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0443 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438: \u043c\u044b \u0434\u0430\u0435\u043c \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442, \u043e\u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u043d\u043e\u0442\u0443, \u043c\u044b \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u044d\u0442\u0443 \u043d\u043e\u0442\u0443 \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0446 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430, \u043e\u0442\u0440\u0435\u0437\u0430\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0432\u0443\u044e (\u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u043e\u043a\u043d\u0430 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u0440\u0430\u0432\u043d\u0430 100) \u0438 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441.<\/p>\n<h4>\u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u201cSeed\u201d (\u0417\u0430\u0442\u0440\u0430\u0432\u043a\u0430)<\/h4>\n<p>LSTM \u043d\u0435 \u0443\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0443 \u0438\u0437 \u043f\u0443\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c 101-\u044e \u043d\u043e\u0442\u0443, \u0435\u0439 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0435 100. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u044b \u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u0443\u044e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 <code>network_input<\/code> \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0435\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 (seed).<\/p>\n<h4>\u0421\u0442\u0440\u0430\u0442\u0435\u0433\u0438\u0438 \u0441\u044d\u043c\u043f\u043b\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0438 Temperature<\/h4>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043d\u044e\u0430\u043d\u0441 \u0432 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u0445. \u041d\u0430\u0448 \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043d\u043e\u0442\u044b \u0438\u0437 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f. \u041b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0448\u0430\u0433 \u2014 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u043d\u043e\u0442\u0443 \u0441 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e (\u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c <code>argmax<\/code>).<\/p>\n<p>\u041d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u0442 \u043a \u043a\u0430\u0442\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0444\u0435. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0431\u0440\u0430\u0442\u044c <code>argmax<\/code>, \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u0434\u0435\u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439. \u0421\u0435\u0442\u044c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u0442 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u201c\u0431\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u044b\u0439\u201d \u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d \u0438 \u0437\u0430\u0446\u0438\u043a\u043b\u0438\u0442\u0441\u044f, \u0432\u044b\u0434\u0430\u0432\u0430\u044f \u0431\u0435\u0441\u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e\u0435 <code>C-D-E-C-D-E<\/code>.<\/p>\n<p>\u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0441\u044d\u043c\u043f\u043b\u0438\u043d\u0433: \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u043d\u043e\u0442\u044b \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c 80%, \u043c\u044b \u0432\u044b\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u0435\u0435 \u0432 8 \u0438\u0437 10 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432, \u043d\u043e \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c 20% \u0448\u0430\u043d\u0441\u0430 \u043d\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043d\u043e\u0442\u044b. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e, \u0432\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 <strong>Temperature (<img decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"T\" alt=\"T\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/b\/b9\/b9e\/b9ece18c950afbfa6b0fdbfa4ff731d3.svg\" width=\"12\" height=\"12\" data-width=\"1.593\" data-height=\"1.532\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/b\/b9\/b9e\/b9ece18c950afbfa6b0fdbfa4ff731d3.svg 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/b\/b9\/b9e\/b9ece18c950afbfa6b0fdbfa4ff731d3.svg 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/>)<\/strong>. \u041f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c Softmax \u043c\u044b \u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u0441\u044b\u0440\u044b\u0435 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0442\u044b (<img decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"z_i\" alt=\"z_i\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/5\/5a\/5a5\/5a5ae0760dc3dac91e546c0ea25586b0.svg\" width=\"12\" height=\"12\" data-width=\"1.792\" data-height=\"1.357\" data-vertical-align=\"-0.357\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/5\/5a\/5a5\/5a5ae0760dc3dac91e546c0ea25586b0.svg 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/5\/5a\/5a5\/5a5ae0760dc3dac91e546c0ea25586b0.svg 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/>) \u043d\u0430 \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u0443:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"formula\" source=\"p_i = \\frac{\\exp(z_i \/ T)}{\\sum_j \\exp(z_j \/ T)}\" alt=\"p_i = \\frac{\\exp(z_i \/ T)}{\\sum_j \\exp(z_j \/ T)}\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/a\/af\/af2\/af275613ac5208b0074481785269303a.svg\" width=\"152\" height=\"40\" data-width=\"19.344\" data-height=\"5.881\" data-vertical-align=\"-2.375\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/a\/af\/af2\/af275613ac5208b0074481785269303a.svg 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/a\/af\/af2\/af275613ac5208b0074481785269303a.svg 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong><img decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"T &lt; 1.0\" alt=\"T &lt; 1.0\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/d\/d1\/d1e\/d1ea72590bcc858f47ef1b2774898948.svg\" width=\"56\" height=\"12\" data-width=\"7.501\" data-height=\"1.622\" data-vertical-align=\"-0.09\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/d\/d1\/d1e\/d1ea72590bcc858f47ef1b2774898948.svg 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/d\/d1\/d1e\/d1ea72590bcc858f47ef1b2774898948.svg 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/> (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, 0.5):<\/strong> \u0420\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438 \u0443\u0441\u0438\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f. \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e\u043d\u0441\u0435\u0440\u0432\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439, \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a, \u043d\u043e \u0437\u0432\u0443\u0447\u0438\u0442 \u0441\u043a\u0443\u0447\u043d\u043e.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong><img decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"T = 1.0\" alt=\"T = 1.0\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/8\/8e\/8e3\/8e32cfa47891a69da798f6e746a27872.svg\" width=\"56\" height=\"12\" data-width=\"7.501\" data-height=\"1.717\" data-vertical-align=\"-0.186\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/8\/8e\/8e3\/8e32cfa47891a69da798f6e746a27872.svg 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/8\/8e\/8e3\/8e32cfa47891a69da798f6e746a27872.svg 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/>:<\/strong> \u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0432\u044b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong><img decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"T &gt; 1.0\" alt=\"T &gt; 1.0\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/b\/b1\/b10\/b109240ef931eb0788982c491044bd66.svg\" width=\"56\" height=\"12\" data-width=\"7.501\" data-height=\"1.622\" data-vertical-align=\"-0.09\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/b\/b1\/b10\/b109240ef931eb0788982c491044bd66.svg 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/b\/b1\/b10\/b109240ef931eb0788982c491044bd66.svg 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/> (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, 1.2):<\/strong> \u0420\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0433\u043b\u0430\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f. \u0423 \u043c\u0430\u043b\u043e\u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043d\u043e\u0442 \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0448\u0430\u043d\u0441. \u041c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0430 \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043a\u0440\u0435\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439, \u0434\u0436\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439, \u0430 \u043f\u0440\u0438 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0437\u0430\u0432\u044b\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u2014 \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0445\u0430\u043e\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0430\u0432\u0430\u043d\u0433\u0430\u0440\u0434.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>\u041a\u043e\u0434: \u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0432 MIDI<\/h4>\n<pre><code class=\"python\">import randommodel.load_state_dict(torch.load(\"best_music_model.pth\"))model.eval() # \u041e\u0442\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u043c Dropout \u0434\u043b\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438# \u0411\u0435\u0440\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u0443\u044e \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0432\u043a\u0443 \u0438\u0437 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430start_index = random.randint(0, len(network_input) - 1)pattern = network_input[start_index].tolist()generated_sequence = []num_notes_to_generate = 200temperature = 1.0 # \u041f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0439\u0442\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u043e\u0442 0.7 \u0434\u043e 1.2print(\"\u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c...\")with torch.no_grad():    for note_index in range(num_notes_to_generate):        # \u041f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440 (\u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0430)        prediction_input = torch.tensor(pattern, dtype=torch.long).unsqueeze(0).to(device)                # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0441\u044b\u0440\u044b\u0435 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0442\u044b        logits = model(prediction_input)                # \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u0443        logits = logits \/ temperature                # \u041f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u043c \u0432 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0441\u044d\u043c\u043f\u043b\u0438\u043d\u0433        probs = torch.softmax(logits, dim=-1)                # \u0412\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 (\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e argmax)        predicted_idx = torch.multinomial(probs[0], 1).item()                generated_sequence.append(predicted_idx)                # \u0421\u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u0435\u043c \u043e\u043a\u043d\u043e: \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e \u043d\u043e\u0442\u0443, \u0443\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0432\u0443\u044e        pattern.append([predicted_idx])        pattern = pattern[1:]print(\"\u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0430. \u041a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0432 MIDI...\")<\/code><div class=\"code-explainer\"><a href=\"https:\/\/sourcecraft.dev\/\" class=\"tm-button code-explainer__link\" style=\"visibility: hidden;\"><img style=\"width:14px;height:14px;object-fit:cover;object-position:left;\"\/><\/a><\/div><\/pre>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b <code>generated_sequence<\/code>. \u041d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0435\u0433\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e \u0432 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043d\u043e\u0442\u044b, \u043e\u0431\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044c \u0432 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b <code>music21<\/code> \u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b. \u0412\u0430\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0441\u0434\u0432\u0438\u0433 \u043f\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 (<code>offset<\/code>), \u0438\u043d\u0430\u0447\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u043e\u0442\u044b \u0437\u0430\u0437\u0432\u0443\u0447\u0430\u0442 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u0443 \u043a\u0430\u043a \u043e\u0434\u0438\u043d \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0438\u0441\u0441\u043e\u043d\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0430\u043a\u043a\u043e\u0440\u0434.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from music21 import streamoutput_notes = []offset = 0for pattern in generated_sequence:    # \u0414\u0435\u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e \u0432 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0443 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, 'C4' \u0438\u043b\u0438 '4.7.11')    pattern_str = int_to_note[pattern]        # \u0415\u0441\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e \u0430\u043a\u043a\u043e\u0440\u0434 (\u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430 \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430\u043c\u0438)    if ('.' in pattern_str) or pattern_str.isdigit():        notes_in_chord = pattern_str.split('.')        notes = []        for current_note in notes_in_chord:            new_note = note.Note(int(current_note))            new_note.storedInstrument = instrument.Piano()            notes.append(new_note)        new_chord = chord.Chord(notes)        new_chord.offset = offset        output_notes.append(new_chord)            # \u0415\u0441\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d\u043e\u0447\u043d\u0430\u044f \u043d\u043e\u0442\u0430    else:        new_note = note.Note(pattern_str)        new_note.offset = offset        new_note.storedInstrument = instrument.Piano()        output_notes.append(new_note)            # \u0423\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0441\u0434\u0432\u0438\u0433 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0432\u0438\u043d\u0443 \u0442\u0430\u043a\u0442\u0430     # (\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u043d\u0434\u043e\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0436\u0438\u0432\u043e\u0433\u043e \u0440\u0438\u0442\u043c\u0430)    offset += 0.5# \u0421\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0432 MIDI-\u043f\u043e\u0442\u043e\u043a \u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043cmidi_stream = stream.Stream(output_notes)midi_stream.write('midi', fp='ai_generated_track.mid')print(\"\u0424\u0430\u0439\u043b ai_generated_track.mid \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d!\")<\/code><div class=\"code-explainer\"><a href=\"https:\/\/sourcecraft.dev\/\" class=\"tm-button code-explainer__link\" style=\"visibility: hidden;\"><img style=\"width:14px;height:14px;object-fit:cover;object-position:left;\"\/><\/a><\/div><\/pre>\n<h3>8. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b: \u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h3>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u0430\u043a \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442, \u0432 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0435 \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0444\u0430\u0439\u043b <code>ai_generated_track.mid<\/code>. \u041e\u0442\u043a\u0440\u043e\u0439\u0442\u0435 \u0435\u0433\u043e \u0432 \u043b\u044e\u0431\u043e\u043c MIDI-\u043f\u043b\u0435\u0435\u0440\u0435 \u0438\u043b\u0438 DAW (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, FL Studio, Ableton \u0438\u043b\u0438 Logic).<\/p>\n<div class=\"tm-iframe_temp\" data-src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/6a0d5e1b345d2db7f94f7458\" data-style=\"\" id=\"6a0d5e1b345d2db7f94f7458\" width=\"\" data-habr-games=\"\"><\/div>\n<p><a href=\"https:\/\/soundcloud.com\/zaplavs\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">ZAPLAVS<\/a> \u00b7 <a href=\"https:\/\/soundcloud.com\/zaplavs\/ai_generated_track\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">ai_generated_track<\/a><\/p>\n<h4>\u0427\u0442\u043e \u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e?<\/h4>\n<p>\u0414\u0430\u0436\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430\u044f \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435, \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u0430 \u0443\u0434\u0438\u0432\u0438\u0442\u044c:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u0422\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c:<\/strong> \u0421\u0435\u0442\u044c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u044e \u043b\u0430\u0434\u0430. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u043b\u0438 \u0435\u0451 \u043d\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u043a\u0435, \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u043e\u0442\u044b \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043b\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0430\u0445 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0433\u0430\u043c\u043c\u044b, \u0438\u0437\u0431\u0435\u0433\u0430\u044f \u043e\u0442\u043a\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0438\u0441\u0441\u043e\u043d\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u044b:<\/strong> \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u043a\u043e\u043f\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0430\u0440\u043f\u0435\u0434\u0436\u0438\u043e, \u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u0438\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u044b \u0438 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0430\u043a\u043a\u043e\u0440\u0434\u044b (\u043c\u0430\u0436\u043e\u0440\/\u043c\u0438\u043d\u043e\u0440).<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>\u0413\u0434\u0435 \u0432\u0438\u0434\u043d\u044b \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b?<\/h4>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u041e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e\u0441\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b:<\/strong> \u0423 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u044b. \u041e\u043d\u0430 \u043d\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u00ab\u043a\u0443\u043f\u043b\u0435\u0442\u00bb, \u00ab\u043f\u0440\u0438\u043f\u0435\u0432\u00bb \u0438\u043b\u0438 \u00ab\u043a\u0443\u043b\u044c\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u044f\u00bb. \u041c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0437\u0432\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u0431\u0435\u0441\u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u0430\u044f \u0438\u043c\u043f\u0440\u043e\u0432\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f (\u0438\u043b\u0438 \u201c\u0431\u043b\u0443\u0436\u0434\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f\u201d \u043c\u0435\u043b\u043e\u0434\u0438\u044f).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0417\u0430\u0446\u0438\u043a\u043b\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435:<\/strong> \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u043d\u0438\u0437\u043a\u0443\u044e \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u0443 \u0441\u044d\u043c\u043f\u043b\u0438\u043d\u0433\u0430, \u0418\u0418 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0443\u0434\u0430\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d \u0438\u0437 \u0442\u0440\u0435\u0445 \u043d\u043e\u0442 \u0438 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u0434\u043e \u043a\u043e\u043d\u0446\u0430 \u0442\u0440\u0435\u043a\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0440\u0438\u0442\u043c\u0430:<\/strong> \u041f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043c\u044b \u043e\u0442\u0431\u0440\u043e\u0441\u0438\u043b\u0438 \u0434\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0432\u0441\u0435 \u043d\u043e\u0442\u044b \u0438\u0433\u0440\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0440\u043e\u0432\u043d\u044b\u043c \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043c (\u0432\u043e\u0441\u044c\u043c\u044b\u043c\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0447\u0435\u0442\u0432\u0435\u0440\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438). \u042d\u0442\u043e \u0437\u0432\u0443\u0447\u0438\u0442 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f (Piano Roll)<\/h4>\n<p>\u0421\u043b\u0443\u0448\u0430\u0442\u044c \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e, \u043d\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0434\u0430\u044e\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f. \u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b \u043f\u0438\u0448\u0435\u0442\u0435 \u043a\u043e\u0434 \u0432 VS Code, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 <code>matplotlib<\/code>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u044b\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e \u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u043c \u043e\u043a\u043d\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u043a\u0430\u043a \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443.<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 MIDI \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 <code>pretty_midi<\/code>.<\/p>\n<p>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043c \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u044b:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">pip install pretty_midi matplotlib<\/code><div class=\"code-explainer\"><a href=\"https:\/\/sourcecraft.dev\/\" class=\"tm-button code-explainer__link\" style=\"visibility: hidden;\"><img style=\"width:14px;height:14px;object-fit:cover;object-position:left;\"\/><\/a><\/div><\/pre>\n<p>\u0418 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u043a\u0438 Piano Roll (\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430, \u0433\u0434\u0435 \u043f\u043e \u043e\u0441\u0438 X \u2014 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u0430 \u043f\u043e \u043e\u0441\u0438 Y \u2014 \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u0430 \u043d\u043e\u0442\u044b):<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import pretty_midiimport matplotlib.pyplot as pltdef plot_piano_roll(midi_file):    # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0444\u0430\u0439\u043b    midi_data = pretty_midi.PrettyMIDI(midi_file)        # \u0418\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0435\u043c Piano Roll (\u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432: 128 \u043d\u043e\u0442 x \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f)    # fs=10 \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0443 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0435\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 10 \u0440\u0430\u0437 \u0432 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u0443    piano_roll = midi_data.get_piano_roll(fs=10)        plt.figure(figsize=(12, 6))        # \u0420\u0438\u0441\u0443\u0435\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a    # \u041e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u043e\u0441\u044c Y (\u043e\u0442 20 \u0434\u043e 100), \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043f\u0443\u0441\u0442\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043d\u0438\u0436\u043d\u0438\u0435 \u043e\u043a\u0442\u0430\u0432\u044b    plt.imshow(piano_roll[20:100, :], aspect='auto', origin='lower', cmap='magma')        plt.title(f'Piano Roll: {midi_file}')    plt.ylabel('\u0412\u044b\u0441\u043e\u0442\u0430 \u043d\u043e\u0442\u044b (MIDI Pitch - 20)')    plt.xlabel('\u0412\u0440\u0435\u043c\u044f (\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u044b)')    plt.colorbar(label='Velocity (\u0421\u0438\u043b\u0430 \u043d\u0430\u0436\u0430\u0442\u0438\u044f)')        # \u0412 VS Code \u044d\u0442\u043e \u043e\u0442\u043a\u0440\u043e\u0435\u0442 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043e\u043a\u043d\u043e \u0441 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u043c    plt.show() plot_piano_roll('ai_generated_track.mid')<\/code><div class=\"code-explainer\"><a href=\"https:\/\/sourcecraft.dev\/\" class=\"tm-button code-explainer__link\" style=\"visibility: hidden;\"><img style=\"width:14px;height:14px;object-fit:cover;object-position:left;\"\/><\/a><\/div><\/pre>\n<figure class=\"\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/\/post_images\/ae9\/c63\/00a\/ae9c6300a4dad5b9dadbae75f8f1bf6a.png\" sizes=\"(max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/\/post_images\/ae9\/c63\/00a\/ae9c6300a4dad5b9dadbae75f8f1bf6a.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/\/post_images\/ae9\/c63\/00a\/ae9c6300a4dad5b9dadbae75f8f1bf6a.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/figure>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0435\u0442, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u0430 \u043c\u0435\u043b\u043e\u0434\u0438\u044f, \u0435\u0441\u0442\u044c \u043b\u0438 \u0432 \u043d\u0435\u0439 \u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u044b \u0438 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0446\u0438\u043a\u043b\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u043b\u0438 \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043d\u043e\u0442\u0435.<\/p>\n<h2>9. \u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h2>\n<p>\u041c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0443\u0442\u044c \u043e\u0442 \u0441\u044b\u0440\u044b\u0445 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 Lakh MIDI \u0434\u043e \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u0430 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u0435\u043b\u043e\u0434\u0438\u0438. \u0412\u0441\u0435\u0433\u043e \u0437\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0441\u043e\u0442\u0435\u043d \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043b\u0438 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0443 \u0432 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0443, \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0432 \u043d\u0435\u0439 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u043d\u043e\u0442.<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u0442\u0438\u043f, \u043d\u043e \u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c.<\/p>\n<p><strong>\u041a\u0430\u043a \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043a\u0440\u0443\u0447\u0435 (Next Steps):<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u0423\u0447\u0435\u0442 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0438 \u043f\u0430\u0443\u0437 (Time Shift Events):<\/strong> \u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0442\u043e\u0433\u043e \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0433\u043d\u043e\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0438\u0442\u043c, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043d\u0430\u0448 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u044b \u2014 <code>Wait_10ms<\/code>, <code>Wait_100ms<\/code> \u0438\u043b\u0438 <code>Note_Off<\/code>. \u0422\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0434\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0437\u0432\u0443\u043a\u0430 \u0438 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043f\u0430\u0443\u0437\u044b, \u0447\u0442\u043e \u043c\u0433\u043d\u043e\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043e\u0436\u0438\u0432\u0438\u0442 \u0442\u0440\u0435\u043a.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041f\u043e\u043b\u0438\u0444\u043e\u043d\u0438\u044f:<\/strong> \u041e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438\u0433\u0440\u0430\u0442\u044c \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u0440\u0443\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043d\u0430 \u043f\u0438\u0430\u043d\u0438\u043d\u043e (\u0431\u0430\u0441 + \u043c\u0435\u043b\u043e\u0434\u0438\u044f). \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u0443\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0438\u043d\u0433 \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u044b \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434 \u043a Transformer:<\/strong> LSTM \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u043a\u0430, \u043d\u043e \u0441\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u0432 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0434\u043e\u043c\u0438\u043d\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u0422\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u044b (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 <em>Music Transformer<\/em> \u043e\u0442 Google). \u0411\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c\u0443 Self-Attention (\u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f), \u043e\u043d\u0438 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u044b \u0443\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u0442\u0440\u0435\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0442\u044f\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442, \u00ab\u043f\u043e\u043c\u043d\u044f\u00bb, \u0441 \u0447\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u043f\u0435\u0441\u043d\u044f, \u0438 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u043e \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u044f\u0441\u044c \u043a \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043c\u0435 \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0410\u043d\u043e\u043d\u0441\u044b \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439, \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b, \u0430 \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u043d\u0443\u0442 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043e\u0431\u0441\u0443\u0434\u0438\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043f\u043e \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432 <a href=\"https:\/\/t.me\/+NlTdqmVuBkIzMDBi\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>\u043c\u043e\u0451\u043c Telegram-\u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435<\/strong><\/a>. \u0421\u043c\u0435\u043b\u043e \u0437\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043f\u043e\u0439\u0434\u0435\u0442 \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a, \u2014 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0440\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435.<\/p>\n<p>\u042d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0441 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438, \u0441\u043a\u0430\u0440\u043c\u043b\u0438\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043d\u0443\u044e \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0443 \u2014 \u043e\u0442 \u0411\u0430\u0445\u0430 \u0434\u043e \u0441\u0438\u043d\u0442\u0432\u0435\u0439\u0432\u0430, \u2014 \u0438 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0437\u0430 \u0442\u0435\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0435\u0435 \u00ab\u0442\u0432\u043e\u0440\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439\u00bb \u043f\u043e\u0447\u0435\u0440\u043a. \u0423\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435!<\/p>\n<\/div>\n<p>\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/1037170\/\">https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/1037170\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435\u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430\u043c\u0438 \u2014 \u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0438\u043d\u0434\u0443\u0441\u0442\u0440\u0438\u0438. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0448\u0435\u043b \u043f\u0443\u0442\u044c \u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0445 \u0446\u0435\u043f\u0435\u0439 \u041c\u0430\u0440\u043a\u043e\u0432\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043d\u043e\u0442\u044b \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0443\u044e, \u0434\u043e \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432, \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438.\u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0438 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430. \u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0441\u044b\u0440\u044b\u043c \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e (waveform) \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0442\u044f\u0436\u0435\u043b\u043e \u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440, \u043d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0430 MIDI \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439. \u042d\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u043c \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u043c \u0432 NLP: \u043c\u044b \u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u044b (\u043d\u043e\u0442\u044b, \u0430\u043a\u043a\u043e\u0440\u0434\u044b, \u043f\u0430\u0443\u0437\u044b), \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043d\u0438\u043c\u0438 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0448\u0430\u0433\u0438. \u0413\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043b\u044e\u0441 \u2014 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432 \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0435 \u0443\u0441\u043b\u044b\u0448\u0430\u0442\u044c.\u0426\u0435\u043b\u044c \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u2014 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u0438 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u0443\u044e \u0440\u0435\u043a\u0443\u0440\u0440\u0435\u043d\u0442\u043d\u0443\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0431\u0430\u0437\u0435 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b LSTM. \u041c\u044b \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0446\u0438\u043a\u043b: \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u043c \u0441\u044b\u0440\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043c \u0438\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0448\u0435\u043c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u0443\u043b\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u043c\u0435\u043b\u043e\u0434\u0438\u044f\u0445, \u0438 \u0437\u0430\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c \u0435\u0435 \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e \u043d\u043e\u0442\u043d\u0443\u044e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c.\u041d\u0430\u0448 \u0441\u0442\u0435\u043a \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0439:Python \u2014 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u044f\u0437\u044b\u043a \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438.PyTorch \u2014 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u043a\u0443\u0440\u0440\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 (\u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f TensorFlow\/Keras).music21 \u2014 \u043c\u043e\u0449\u043d\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0430\u0440\u0441\u0438\u043d\u0433\u0430 MIDI-\u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432, \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u043e\u0442 \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 \u0432 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e\u0444\u0430\u0439\u043b (\u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e\u0432\u0435\u0441\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u044b \u0443\u043f\u043e\u043c\u044f\u043d\u0435\u043c pretty_midi).\u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u2014 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 (Piano Roll), \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e \u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u043a\u0430\u043a \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0438.2. \u0420\u0430\u0437\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445: \u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 Lakh MIDI Dataset (Clean)?\u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c Lakh MIDI Dataset. \u041e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0432 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0441\u043e\u0442\u043d\u0438 \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447 \u0442\u0440\u0435\u043a\u043e\u0432, \u043d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043d\u0438\u043c \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u043d\u0435\u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e: \u0432 \u043d\u0435\u043c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0432, \u0431\u0438\u0442\u044b\u0445 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 \u0438 \u0448\u0443\u043c\u0430. \u0412\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u00abClean\u00bb \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442 \u044d\u0442\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0447\u0438\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447\u0438 \u0432\u044b\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0436\u0430\u043d\u0440\u043e\u0432. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0438\u0441\u0442\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0435 \u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u0447\u0430\u0441\u044b \u043d\u0430 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0442\u0438 \u043a \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043d\u0438\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0441 \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f: MIDI \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 MP3 \u0438\u043b\u0438 WAV. \u0412 \u043d\u0435\u043c \u043d\u0435\u0442 \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0432\u043e\u043b\u043d. MIDI \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043b \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0439. \u041f\u043e \u0441\u0443\u0442\u0438, \u044d\u0442\u043e \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0441\u043e\u0431\u044b\u0442\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f\u0442 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0443:\u041a\u0430\u043a\u0443\u044e \u043d\u043e\u0442\u0443 \u043d\u0430\u0436\u0430\u0442\u044c (Pitch).\u0421 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0438\u043b\u043e\u0439 \u0443\u0434\u0430\u0440\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e \u043a\u043b\u0430\u0432\u0438\u0448\u0435 (Velocity).\u041a\u0430\u043a \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e \u0443\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0437\u0432\u0443\u043a (Duration).\u041a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c.\u0414\u043b\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0439. \u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0442\u044f\u0436\u0435\u043b\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 \u0430\u043c\u043f\u043b\u0438\u0442\u0443\u0434 \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0432\u043e\u043b\u043d\u044b \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u0443\u044e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u043e\u0431\u044b\u0442\u0438\u0439. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u043a \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0435 \u0442\u0435 \u0436\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b, \u0447\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 (NLP) \u2014 \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u043d\u0430 \u043d\u043e\u0442\u044b.\u041f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0421\u043a\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u0441 Kaggle: Lakh MIDI Clean Dataset.\u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0441\u0442\u0435\u043a ML (\u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c PyTorch) \u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 music21 \u043e\u0442 MIT, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043f\u0430\u0440\u0441\u0438\u043d\u0433\u043e\u043c MIDI-\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440.\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u044b:pip install torch torchvision torchaudio music21 numpy\u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u044f\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u043c \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432:import osimport globimport numpy as npimport torchfrom music21 import converter, instrument, note, chord3. \u0428\u0430\u0433 1: \u041f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (Data Preprocessing)\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0435 \u0443\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0441\u043b\u0443\u0448\u0430\u0442\u044c \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0443, \u043e\u043d\u0438 \u0443\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0430\u0442\u044c \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0430\u0448\u0430 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u0430\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u2014 \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u043e\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0442\u0443\u0440\u044b \u0432 \u043f\u043b\u043e\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b (\u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u043e\u0432).\u041c\u044b \u043d\u0430\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e \u0443\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438\u043c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:\u0412\u044b\u043a\u0438\u043d\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u0438\u0444\u043e\u043d\u0438\u044e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432: \u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 MIDI-\u0444\u0430\u0439\u043b \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0431\u0430\u0440\u0430\u0431\u0430\u043d\u044b, \u0431\u0430\u0441, \u0433\u0438\u0442\u0430\u0440\u044b \u0438 \u0432\u043e\u043a\u0430\u043b. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043c\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u0443 \u043a\u0430\u0448\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 LSTM, \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0432\u043d\u044f\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0448\u0443\u043c. \u041c\u044b \u0441\u0444\u043e\u043a\u0443\u0441\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0434\u043e\u043c\u0438\u043d\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0434\u043e\u0440\u043e\u0436\u043a\u0435 (\u0447\u0430\u0449\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u044d\u0442\u043e \u043f\u0438\u0430\u043d\u0438\u043d\u043e).\u0418\u0433\u043d\u043e\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0434\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043d\u043e\u0442: \u041f\u043e\u043a\u0430 \u043d\u0430\u0441 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u0435\u0442 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u0430 \u0437\u0432\u0443\u043a\u0430 (pitch). \u041e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0440\u0438\u0442\u043c\u0443 (\u043a\u0430\u043a \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e \u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c \u043f\u0430\u0443\u0437\u0443 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u043e\u0442\u0443) \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0435\u0435, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043c \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u043c\u044b \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a \u043d\u043e\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0434\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.\u0427\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u043e\u0442\u041c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c music21 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0430\u0440\u0441\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430. \u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442 MIDI, \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u044c\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e \u043d\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u0438 \u043c\u044b \u0432\u044b\u0442\u0430\u0449\u0438\u043c \u043e\u0442\u0442\u0443\u0434\u0430 \u0432\u0441\u0435 \u043d\u043e\u0442\u044b \u0438 \u0430\u043a\u043a\u043e\u0440\u0434\u044b.\u0412\u043e\u0442 \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f:from music21 import converter, instrument, note, chorddef extract_notes_from_midi(file_path):    notes = []    # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c MIDI-\u0444\u0430\u0439\u043b    midi = converter.parse(file_path)        # \u041f\u044b\u0442\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0444\u0430\u0439\u043b \u043d\u0430 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b    parts = instrument.partitionByInstrument(midi)        if parts: # \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d\u044b        # \u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0432\u0443\u044e \u043f\u043e\u043f\u0430\u0432\u0448\u0443\u044e\u0441\u044f \u0434\u043e\u0440\u043e\u0436\u043a\u0443         # (\u0432 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430\u0445 \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 Lakh \u044d\u0442\u043e \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0444\u043e\u0440\u0442\u0435\u043f\u0438\u0430\u043d\u043e \u0438\u043b\u0438 \u0432\u0435\u0434\u0443\u0449\u0438\u0439 \u0441\u0438\u043d\u0442)        notes_to_parse = parts.parts[0].recurse()    else: # \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043f\u043b\u043e\u0441\u043a\u0430\u044f (\u043d\u0435\u0442 \u044f\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f)        notes_to_parse = midi.flat.notes            # \u041f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u0441\u044f \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c \u0434\u043e\u0440\u043e\u0436\u043a\u0438    for element in notes_to_parse:        # \u0415\u0441\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d\u043e\u0447\u043d\u0430\u044f \u043d\u043e\u0442\u0430        if isinstance(element, note.Note):            notes.append(str(element.pitch)) # \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u043a\u0430\u043a &#8216;C4&#8217;, &#8216;D#5&#8217; \u0438 \u0442.\u0434.                    # \u0415\u0441\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e \u0430\u043a\u043a\u043e\u0440\u0434 (\u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u043e\u0442 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e)        elif isinstance(element, chord.Chord):            # \u041a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0430\u043a\u043a\u043e\u0440\u0434 \u0432 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0443 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b, \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u043e\u0447\u043a\u043e\u0439 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, &#8216;4.7.11&#8217;)            # normalOrder \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u044b \u0442\u043e\u043d\u0430 (\u043e\u0442 0 \u0434\u043e 11)            notes.append(&#8216;.&#8217;.join(str(n) for n in element.normalOrder))                return notes# \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f:raw_notes = extract_notes_from_midi(&#171;Caught Up In You.mid&#187;)print(f&#187;\u0418\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u043e \u043d\u043e\u0442 \u0438 \u0430\u043a\u043a\u043e\u0440\u0434\u043e\u0432: {len(raw_notes)}&#187;)print(f&#187;\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445: {raw_notes[:10]}&#187;)\u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f raw_notes \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a: [&#8216;G4&#8217;, &#8216;4.7.11&#8217;, &#8216;A4&#8217;, &#8216;B4&#8217;, &#8230;]. \u042d\u0442\u043e \u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448 \u201c\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u201d, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c.\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f (Vocabulary)\u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435 \u0443\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 C4. \u041d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442 (\u0442\u043e\u043a\u0435\u043d) \u0432 \u0446\u0435\u043b\u043e\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e (ID). \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u044b \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043d\u043e\u0442\u044b \u0438 \u0430\u043a\u043a\u043e\u0440\u0434\u044b \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c \u043c\u0430\u043f\u043f\u0438\u043d\u0433\u0430.\u042d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0432 NLP:# \u0421\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u044b \u0438 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0438\u0445pitchnames = sorted(set(item for item in raw_notes))vocab_length = len(pitchnames)print(f&#187;\u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f (\u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0432): {vocab_length}&#187;)# \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0434\u0432\u0430 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f:# 1. \u0414\u043b\u044f \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f: \u041d\u043e\u0442\u0430 -&gt; \u0427\u0438\u0441\u043b\u043e (\u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0442\u0438)note_to_int = {note: number for number, note in enumerate(pitchnames)}# 2. \u0414\u043b\u044f \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f: \u0427\u0438\u0441\u043b\u043e -&gt; \u041d\u043e\u0442\u0430 (\u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e MIDI)int_to_note = {number: note for number, note in enumerate(pitchnames)}print(f&#187;ID \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0442\u044b &#8216;E4&#8217;: {note_to_int.get(&#8216;E4&#8217;)}&#187;)\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c, \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u0430\u0432 \u0432\u0435\u0441\u044c \u043d\u0430\u0448 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 raw_notes \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c note_to_int, \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u0447\u0438\u0441\u0442\u044b\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0438\u043d\u0442\u043e\u0432: [54, 12, 56, 58, &#8230;]. \u0418\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u044d\u0442\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u201c\u0441\u043a\u0430\u0440\u043c\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u201d \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438.4. \u0428\u0430\u0433 2: \u0424\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (Feature Engineering)\u0421\u044b\u0440\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u043d\u043e\u0442\u043d\u044b\u0445 ID \u0441\u0430\u043c \u043f\u043e \u0441\u0435\u0431\u0435 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u0435\u043d \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438. LSTM \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u0445: \u00ab\u0435\u0441\u043b\u0438 \u044f \u0432\u0438\u0436\u0443 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0410, \u0442\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043d\u043e\u0442\u043e\u0439, \u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e, \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0411\u00bb. \u042d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c (Supervised Learning).\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448\u0443 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u0443\u044e \u0446\u0435\u043f\u043e\u0447\u043a\u0443 \u043d\u043e\u0442 \u0432 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u043f\u0430\u0440 \u201c\u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441-\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u201d (), \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u044e \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0435\u0433\u043e \u043e\u043a\u043d\u0430 (Sliding Window).\u041a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u044f \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0435\u0433\u043e \u043e\u043a\u043d\u0430\u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0443 (\u043e\u043a\u043d\u043e), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0432\u043c\u0435\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0440\u043e\u0432\u043d\u043e 100 \u043d\u043e\u0442. \u041c\u044b \u043d\u0430\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u044d\u0442\u0443 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u043e \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0442\u0440\u0435\u043a\u0430.\u0422\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043f\u0430\u043b\u043e \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0443 (\u043d\u043e\u0442\u044b \u0441 1-\u0439 \u043f\u043e 100-\u044e) \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0448 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 .\u0421\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0430\u044f \u0437\u0430 \u0440\u0430\u043c\u043a\u043e\u0439 \u043d\u043e\u0442\u0430 (101-\u044f) \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0448 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 (\u0442\u0430\u0440\u0433\u0435\u0442) .\u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043c\u044b \u0441\u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u0435\u043c \u0440\u0430\u043c\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u044e \u0432\u043f\u0440\u0430\u0432\u043e. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c  \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043d\u043e\u0442\u044b \u0441\u043e 2-\u0439 \u043f\u043e 101-\u044e, \u0430  \u2014 102-\u044f \u043d\u043e\u0442\u0430. \u0418 \u0442\u0430\u043a \u0434\u043e \u043a\u043e\u043d\u0446\u0430 \u0442\u0440\u0435\u043a\u0430. \u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043e\u043a\u043d\u0430 (sequence length) \u2014 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c 10 \u043d\u043e\u0442, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u0431\u0440\u0435\u0434, \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043d\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0442\u0430\u043a\u0442\u0430. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c 500 \u2014 \u043e\u043d\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e \u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438, \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f. \u041e\u043a\u043d\u043e \u0432 100 \u043d\u043e\u0442 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0437\u043e\u043b\u043e\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432.\u041a\u043e\u0434: \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 X \u0438 Y, \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044fsequence_length = 100network_input = []network_output = []# \u041f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043d\u043e\u0442 \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043d\u0430\u0448 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044cint_notes = [note_to_int[note] for note in raw_notes]# \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043f\u0430\u0440\u044b X \u0438 Y \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0435\u0433\u043e \u043e\u043a\u043d\u0430for i in range(0, len(int_notes) &#8212; sequence_length, 1):    sequence_in = int_notes[i:i + sequence_length]    sequence_out = int_notes[i + sequence_length]        network_input.append(sequence_in)    network_output.append(sequence_out)n_patterns = len(network_input)print(f&#187;\u0412\u0441\u0435\u0433\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043e \u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0432 (\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f): {n_patterns}&#187;)\u041d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 DataLoader (PyTorch)\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b (\u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u044b \u043a \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0443 \u043e\u0442 0 \u0434\u043e 1) \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0431\u0430\u0442\u0447\u0430\u043c\u0438 (\u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430\u043c\u0438).\u0414\u043b\u044f \u0432\u0445\u043e\u0434\u0430 () \u043c\u044b \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 \u0442\u0430\u043a, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u043d\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u043b\u0430 \u0434\u043b\u044f LSTM (\u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c [\u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432, \u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, 1]), \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f.\u0414\u043b\u044f \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0430 () \u043c\u044b \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b (\u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u044b), \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0432 PyTorch \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c CrossEntropyLoss \u0441\u0430\u043c\u0430 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438.import torchfrom torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader# \u041c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 X \u0434\u043b\u044f PyTorch LSTM (batch_size, sequence_length, features)# \u0423 \u043d\u0430\u0441 \u043f\u043e\u043a\u0430 1 \u0444\u0438\u0447\u0430 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0441\u0430\u043c\u0430 \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u0430 \u043d\u043e\u0442\u044bnetwork_input = np.reshape(network_input, (n_patterns, sequence_length, 1))# \u041d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u043c \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435network_input = network_input \/ float(vocab_length)# \u041f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c numpy \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u044b \u0432 PyTorch \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u044bX_tensor = torch.tensor(network_input, dtype=torch.float32)y_tensor = torch.tensor(network_output, dtype=torch.long) # long \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432# \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c Dataset \u0438 DataLoaderbatch_size = 64dataset = TensorDataset(X_tensor, y_tensor)# DataLoader \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u044c\u0435\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0438 \u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u0448\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u043a\u0430\u0436\u0434\u0443\u044e \u044d\u043f\u043e\u0445\u0443dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)print(f&#187;\u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0430 X: {X_tensor.shape}&#187;)\u041d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0435\u0439 dataloader, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432 \u043a \u0442\u043e\u043c\u0443, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u201c\u043a\u043e\u0440\u043c\u0438\u0442\u044c\u201d \u043d\u0430\u0448\u0443 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c.5. \u0428\u0430\u0433 3: \u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430\u044f LSTM)\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u043c\u044b \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 (Dense\/Linear)?&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-480346","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/480346","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=480346"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/480346\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=480346"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=480346"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=480346"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}