リカレントニューラルネットワーク（RNN）を用いた自動作曲システム

未来大3年次プロジェクト学習

・リカレントニューラルネットワークをフルスクラッチで実装
・１つ音を入力されたら、次の音を予測する
・入出力はMidiファイルで行う

入力（出力）は
"128のOnehotベクトル（Midiで表現できる音の範囲）"＋"音を出す（0）/出さない(1)"＋"11のOnehotベクトル（音符の種類（音の長さ））" の計140のベクトルになっている

sin波の予測は可能（左：Loss、右：予測結果）

K.C.Blues/Charlie Parkerを学習させた結果は以下の通り
音の予測に関しては途中までは良いが、最終的に周期的になってしまう（右：x軸は時間、y軸は音の高さ）

結果

・音符の種類をうまく学習できなかったため、出力の際はすべて４分音符で出力した
・音楽データは時系列データとしては複雑すぎる
・RNNの発展形であるLSTMを使うといいのではないか