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上传时间: 2021-03-13
详细说明：罗恩
随机过载神经网络
什么是罗恩？
在音频技术的整个历史中，工程师，电路设计师和吉他手不懈地搜索由于剪切音频信号而产生的新颖，极端和令人兴奋的效果。 无论是真空管（阀门），二极管，晶体管，运算放大器，微芯片，还是损坏的扬声器驱动器，都会造成失真，看来我们已经尝试了全部。 但是也许至少还剩下一个尚未得到充分开发的领域，那就是神经网络的领域。
现在的神经网络已经过去了一轮了。 实际上，它们已经被用来对吉他放大器和踏板的失真和过载效应进行建模（例如 ， ， 和 ）。 因此，您可能会问，“这有什么不同？” 答案是， ronn不会为任何现有的音频电路建模，我们甚至都不会去训练任何东西！ 相反，我们将神经网络的概念视为可以使信号失真的系统，然后让用户控制该系统以探索新的效果。 无需接触TensorFlow或PyTorch，即可轻松构建神经网络。
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