MIDI旋律生成
														kid
	该问题需要我们训练网上下载的midi音乐旋律，建立自己的模型，让该模型能够自动的生成优美的旋律。这个问题比较特殊
，一般的机器学习模型都有评判的依据，该依据与模型生成的结果产生loss，然后修正参数从而得到模型。而该任务却没有评判的依据，生成的音乐并不知道好还是不好。
	我们首先想到的是GAN网络，但是直接硬套GAN网络让实验的结果很不好，产生的音乐基本上没有任何旋律可言。通过研究我
们发现问题的所在出现在Generator上，一个经过预训练好的Generator是我们想要得到的。尝试过很多方法后，我们注意到了autoencoder网络，该网络是一个用来提取特征的网络，分为encoder和decoder两个阶段。我们实验发现将旋律经过autoencoder网络能够得到很好的音乐，并且网络能够很好的收敛。此时灵感大发的我立马想到了迁移学习，如果我将一个预训练好的autoencoder网络做为GAN网络的Generator的话，会不会碰撞出火花。实验表明，我们的方向是正确的。参照DCGAN的命名(由于使用深度卷积网络做为生成器以及判别器，命名为DCGAN)，我们将我们的模型称为AUTOGAN网络。