<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=110951"><dc:title>Kognitivni vidiki modeliranja glasbenih lastnosti z eksplicitnimi globokimi arhitekturami</dc:title><dc:creator>Medvešek,	Špela	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Marolt,	Matija	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Podlesek,	Anja	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>kompozicionalni hierarhični model</dc:subject><dc:description>Kompozicionalni hierarhični model je globoka arhitektura, ki jo odlikuje transparentnost, eksplicitnost naučenih konceptov in zmožnost učenja na majhnih množicah podatkov. Model smo preizkusili na nalogi melodičnega pričakovanja ob predhodnem poznavanju glasbe različnih kultur ter primerjali uspešnost njegovih napovedi z napovedmi ljudi. Izvedli smo eksperiment, s katerim smo ocenili sposobnost napovedovanja nadaljevanja izsekov zahodne in kitajske glasbe na dveh skupinah udeležencev – Evropejcih (Slovencih) in Kitajcih. Poznavanje glasbenega sloga pripomore k nižji zaznani kompleksnosti, ugotovili pa smo, da enako velja tudi za nalogo glasbenega pričakovanja: udeleženci so bili uspešnejši pri napovedovanju nadaljevanja vzorca pri glasbi lastne kulture kot pri glasbi tuje kulture. Tudi model je prilagajal način modeliranja vzorcev glede na različne naučene tipe glasbe, pri čemer je bil v nekaterih aspektih celo uspešnejši od ljudi.</dc:description><dc:date>2019</dc:date><dc:date>2019-09-21 03:21:00</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>110951</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>
