【文件属性】：
文件名称：ismir2020-metric-learning:ISMIR 2020 MIR度量学习教程
文件大小：5.97MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-08 12:12:52
JupyterNotebook
ismir2020度量学习
ISMIR 2020 MIR度量学习教程
本教程
滑梯
影片
第1部分基础和编码实践： :
第2部分：深度指标学习： ：
第2部分编码实践： ：
第3部分：变体和现代应用程序： :
第3部分结束语： :
使用这些材料
选项1：Google Colab
本教程的编码会话最简单的方法是使用Google Colab的笔记本服务器。 这将需要一个Google帐户，但是您无需在自己的计算机上安装任何软件。
对于第一个编码演示，请单击以下链接： :
对于第二个编码演示，请单击以下链接： :
要使用该代码，您需要单击“连接”按钮：
单击此按钮并等待几秒钟后，您应该有一个活动的笔记本实例。 您可能会看到一条警告消息，因为笔记本是我们（不是Google）开发的-这是正常现象。 只要您信任我们编写合理的代码，就可以随时接受警告并继续。 :beaming_face_with_smiling_eyes:
【文件预览】：
ismir2020-metric-learning-main
----colab-connect.png(8KB)
----.gitignore(2KB)
----nsynth_valid.csv(132KB)
----README.md(3KB)
----LICENSE(7KB)
----Prep data nsynth.ipynb(4KB)
----Metric Learning for MIR.pdf(6.32MB)
----nsynth_test.csv(132KB)
----requirements.txt(89B)
----Metric Learning Demo.ipynb(584KB)
----Deep Metric Learning Demo.ipynb(29KB)
----nsynth_train.csv(660KB)
----metriclearningmir.yml(5KB)
----references.md(6KB)