Tensorflow를 사용하면서 제일 힘든 작업은 GPU를 이용한 환경을 세팅하는 일이다. CUDA, cuDNN등 여러 패키지를 설치해야하고, 또 따라하라는데로 따라하는데 블로그 글들이 업데이트가 되어 있지 않아서 버전 오류가 발생하기도 한다. 그래서 간단한 방법을 소개하려고 한다.
먼저 anaconda가 필요하다. anaconda는 과학용 파이썬 패키지를 묶어서 배포하는 배포판 인데 이 내용은 다음에 알아보도록 하고, anaconda가 설치 되어 있다는 사람들을 대상으로 글을 쓴다. 혹시 anaconda 설치가 필요하다면 이 글을 참조해서 설치하길 바란다.
먼저 python 버전이 tensorflow와 호환되는 버전이지 확인이 필요하다.
Index Intro Related Work Model Architecture Dataset and Preprocessing Architecture Parmeters and Training Experimental Results Conclusion Model Architecture파트전에 Dataset and Preprocessing 파트를 먼저 다루려고합니다. 이 파트는 MIDI대한 간단한 설명과 데이터 전처리 방법과 전략이 나와있는 장입니다. 미디를 다루는 딥러닝 프로젝트에 꽤 큰 도움이 될 듯 합니다.
MIDI (Musical Instrument Digital Interface)는 통신 규격을 담은 심볼릭 데이터입니다. 여기에 대한 자세한 설명은 Symbolic Music MIDI를 참조 해주세요. MIDI는 통신 규격이기 때문에 진짜 소리를 가지고 있지 않습니다.
What is difference between VAE and GAN VAE와 GAN은 그림에서 보다시피 Maximum Likehood의 범주에 속하는 방법론이다. 그림에서 볼 수 있든 Explicit한 방법론과 Implicit한 방법론으로 나뉜다. 이 블로그에서 주로 다루는 GAN은 보다시피 Implicit(암시적인)한 방법론을 취하고 있다.
VAE Variational Autoencoder(AVE)는 Kingma et al1의 논문에서 제안된 네트워크의 구조이다. 복잡한 데이터 생성 모델을 설계하고 대규모 데이터 세트에 적용을 할 수 있게 해준다. input을 z로 encoding하고 스스로 input을 decoding하는 방법을 학습하는 방법이다. 즉 decoding된 output이 input과 최대한 가깝게 만들어는 내는 방법이다.
오늘은 Generative adversarial network GAN 논문을 읽거나 자료를 접하다보면 자주 보는 latent space에 대한 자료를 포스팅 하려고 합니다. 이 포스트는 아마도 지속적으로 업데이트가 진행되면서 내용이 풍부해지길 저도 기대하고 있습니다. 이 포스팅은 latent space에 대해서 간단하게 알아보는 포스팅이니 개념만 잡고 가세요. 혹시 잘못된 내용이 있다면 메일이나 댓글로 피드백 주시면 수정하도록 하겠습니다!
머신러닝의 성능은 데이터의 양과 질에 굉장히 의존적입니다. Trash in Trash out 말이 있듯이 데이터의 질에 성능이 심히 요동치게 됩니다.
그래서 데이터가 모이면 어떤 feature가 유용한지 아닌지 확인하는 작업이 필요로 합니다.
지난 글에 이어서 이번 글에서는 Related Work 파트의 내용을 정리해려고 합니다. 이번 파트는 선행 연국에 대한 이야기이기 때문에 레펀러스가 많이 달리고 논문 링크는 하단에 레퍼런스로 있습니다
Index Intro Related Work Model Architecture Dataset and Preprocessing Architecture Parmeters and Training Experimental Results Conclusion Related Work Gatys et al.1 의 논문에서 Neural Style Transfer의 컨셉을 설명한다. 이 논문에서는 Pre-Trained CNN ResNet을 이용해 두 이미지의 스타일과 컨텐츠를 합친다.
CycleGAN2같은 접근에서는 explict 스타일 특성 추출이 요구되지 않는다.
졸업 작품으로 Generative adversarial network(GAN)을 이용해 작곡을 하려고 했다. 프로젝트 진행을 위해 자료 수집을 진행하며 지도 교수님과 이야기를 통해 작곡에서 domain transfer 즉 음악의 편곡으로 방향을 선회해 프로젝트를 진행하게 되었다. 핵심적으로 본 논문들을 리뷰하면서 공부한 내용을 정리하고자 한다. 수학적 베이스가 약해서 논문을 읽으면서 가장 힘들었던 부분이 Loss function에 관한 내용이었던 만큼 이 부분의 감안하고 읽어 주세요. 논문 리뷰 이후에 github에 공개된 코드를 리뷰해 보려고 합니다
처음으로 살펴볼 논문은 Symbolic Music Genre Transfer with CycleGAN입니다.