A2J transformer

A2J Transformer是一个基于Transformer模型的音乐生成模型。该模型的灵感来自OpenAI的MuseNet和GPT-2，它使用了类似于GPT-2的Transformer结构。与传统的音乐生成模型不同，A2J Transformer考虑了音乐乐句的延续，而不仅仅是前一个音符的影响。它使用了嵌入音高和持续时间标记，并通过连接层将它们组合成一个单一的表示，然后将该表示传递给下游的Transformer块。Transformer块的输出经过两个独立的Dense层，分别表示预测的音调和持续时间概率。总体架构如图7.6所示。\[1\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【DL】第 7 章 ：用于音乐生成的Transformers和 MuseGAN](https://blog.csdn.net/sikh_0529/article/details/129371849)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [transformer预测过程_Transformer在推荐模型中的应用总结](https://blog.csdn.net/u010159842/article/details/117019571)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]