文献
J-GLOBAL ID:201902249586717251
整理番号:19A0488854
SYMCHM-構成階層モデルを用いた記号音楽におけるパターン発見のための教師なしアプローチ【JST・京大機械翻訳】
SymCHM-An Unsupervised Approach for Pattern Discovery in Symbolic Music with a Compositional Hierarchical Model
著者 (3件):
Pesek Matevz
(Faculty of Computer and Information Science, University of Ljubljana, Ljubljana 1000, Slovenia)
,
Leonardis Ales
(School of Computer Science, University of Birmingham, Edgbaston, Birmingham B15 2TT, U.K)
,
Marolt Matija
(Faculty of Computer and Information Science, University of Ljubljana, Ljubljana 1000, Slovenia)
資料名:
Applied Sciences (Web)
(Applied Sciences (Web))
巻:
7
号:
11
ページ:
1135
発行年:
2017年
JST資料番号:
U7135A
ISSN:
2076-3417
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
スイス (CHE)
言語:
英語 (EN)