From f565d6449d9b8e6c8fd6e78f18545822959801ee Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Louis De Oliveira <louis.de-oliveira@student-cs.fr> Date: Wed, 16 Jun 2021 21:11:25 +0000 Subject: [PATCH] Update README.md --- README.md | 7 ++++++- 1 file changed, 6 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/README.md b/README.md index d44b6f3..8b6ed40 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -17,6 +17,7 @@ Ce projet consite à générer des extraits de musique classique avec un GAN. ## __Difficultés rencontrées__ : - Instabilité de l'entraînement du GAN +- Durée de l'entrainement de GAN - Difficultés pour trouver un dataset de fichiers midis adéquats @@ -37,7 +38,7 @@ Pour aider à l'entrainement du GAN, nous faisons appel à plusieurs astuces: - Le label smoothing qui consiste a remplacer les valeurs de vérité binaires fournies au discriminateur par des valeurs comme 0.1 et 0.9 ou 0.2 et 0.8 pour éviter de rendre le discriminateur trop fort. -- Le label flipping qui consiste a inverser les valeurs de vérité fournies au discriminateur pour la encore faciliter l'apprentissage du générateur. +- Le label flipping qui consiste a inverser de temps en temps les valeurs de vérité fournies au discriminateur pour la encore faciliter l'apprentissage du générateur. # écoute des morceaux générés : @@ -56,6 +57,10 @@ Voici quelques pistes d'amélioration: ## __Sources__ : +- [Article medium sur le sujet](https://towardsdatascience.com/bachgan-using-gans-to-generate-original-baroque-music-10c521d39e52), nous utilisons une architecture de GAN assez différente de la sienne pour éviter d'avoir un nombre trop important de paramètres mais l'idée en similaire. +- [Repo git de fonctions sur les fichiers midi](https://github.com/mathigatti/midi2img) +- [librairire python music21](https://web.mit.edu/music21/) + -- GitLab