. Git-est-un-logiciel-libre and . Gratuit, Il se veut simple et performant De plus, son utilisation est très répandue (dizaine de millions d'utilisateurs) Sa première version a été créée en 2005 et il est encore développé à l'heure actuelle

L. Deuxième and . Qu, il est encore maintenu actuellement. La version 2.1 a été publiée le 2 Mai 2017 En somme, son interface est simple d'utilisation et rapide à prendre en main. 6. https

F. Liang, Bachbot : Automatic composition in the style of bach chorales

G. Assayag and G. Bloch, Navigating the Oracle : a Heuristic Approach, Proceedings of the International Computer Music Conference, pp.405-412, 2007.
URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01161388

K. Déguernel, E. Vincent, and G. Assayag, Using multidimensional sequances for improvisation in the OMax paradigm, 2016.

J. Nika and M. Chemillier, Improvisation musicale homme-machine guid??e par un sc??nario temporel, Technique et science informatiques, pp.651-684, 2014.
DOI : 10.3166/tsi.23.651-684

URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01107194/document

G. Assayag, G. Bloch, and M. Chemillier, Improvisation et réinjection stylistiques in Le feed-back dans la création musicale contemporaine -Rencontres musicales pluri-disciplinaires, pp.1-1, 2006.

B. Levy, Omax, the software improviser, IRCAM, 2004.

A. De-cheveigné and H. Kawahara, YIN, a fundamental frequency estimator for speech and music, The Journal of the Acoustical Society of America, vol.111, issue.4, 2002.
DOI : 10.1121/1.1458024

C. Allauzen, M. Crochemore, and M. Raanot, Factor Oracle: A New Structure for Pattern Matching, SOFSEM'99, Theory and Practice of Informatics, pp.291-306, 1999.
DOI : 10.1007/3-540-47849-3_18

URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00619846

K. Déguernel, E. Vincent, and G. Assayag, Improvisation musicale multidimensionnelle dans le paradigme OMax, Journées Jeunes Chercheurs en Acoustique, Audition et Signal, 2016.

D. Eck and J. Lapalme, Learning musical structure directly from sequences of music, 2008.

F. A. Gers, J. Schmidhuber, and F. Cummins, Learning to forget : Continual prediction with lstm, Neural Computation, 2000.
DOI : 10.1162/089976600300015015

URL : http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.35.4170

J. Schmidhuber, F. A. Gers, and D. Eck, Learning Nonregular Languages: A Comparison of Simple Recurrent Networks and LSTM, Neural Computation, vol.14, issue.9, 2002.
DOI : 10.1162/089976601750399326

R. S. Sutton and A. G. Barto, Reinforcement Learning : An introduction. Second Edition, 2012.
DOI : 10.1007/978-1-4615-3618-5

G. Bickerman, S. Bosley, P. Swire, and R. M. Keller, Learning to Create Jazz Melodies Using Deep Belief Nets, Proceedings Of The International Conference on Computational Creativity, 2010.

M. Schuster and K. K. Paliwal, Bidirectional recurrent neural networks, IEEE Transactions on Signal Processing, vol.45, issue.11, 1997.
DOI : 10.1109/78.650093

URL : http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.331.9441

N. Srivastava, G. Hinton, A. Krizhevsky, I. Sutskever, and R. Salakhutdinov, Dropout : A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overrtting, Journal of Machine Learning Research, vol.15, 2014.

R. Bolze, Grid'5000: A Large Scale And Highly Reconfigurable Experimental Grid Testbed, The International Journal of High Performance Computing Applications, vol.2, issue.2, 2006.
DOI : 10.1145/1060289.1060313

URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00684943

D. Rizo, P. J. De-león, C. Pérez-sancho, A. Pertusa, and J. M. Iñesta, A pattern recognition approach for melody track selection in midi les, Proc. of the 7th Int. Symp. on Music Information Retrieval ISMIR 2006, pp.61-66, 2006.

W. Zaremba, I. Sutskever, and O. Vinyals, Recurrent Neural Network Regularization, International Conference on Learning Representations, 2015.

J. Ho and S. Ermon, Generative adversial imitation learning, 2016.

W. Chan, N. Jaitly, Q. V. Le, and O. Vinyals, Listen, attend and spell, 1211.
DOI : 10.1109/icassp.2016.7472621

C. Olah and S. Carter, Attention and Augmented Recurrent Neural Networks, Distill, vol.1, issue.9, 2016.
DOI : 10.23915/distill.00001

URL : http://arxiv.org/pdf/1410.5401.pdf

V. Mnih, K. Kavukcuoglu, D. Silver, A. Graves, I. Antonoglou et al., Playing atari with deep reinforcement learning, NIPS Deep Learning Workshop, 2013.

T. Simonite and .. , Ibm builds biggest data drive ever, Liste des illustrations 2.1 Schéma montrant le processus de réinjection stylistique, 2011.

]. Architecture-d-'omax, Image issue de la documentation d'OMax [8

. De-même-pour-le-passage-de-i-À-j, Les scores sont normalisés. Nous obtenons la probabilité P(i ? 1), resp. P(i ? j), la probabilité d'aller de i à 1, resp. i à j

.. Schéma-d-'un-neurone-formel, Ce neurone possède 2 entrées, un biais, 3 poids, une fonction d'activation déénie par f (x) = x, et une sortie, p.20

. Schéma-général-d-'un-réseau-de-neurones, Chaque cercle représente un neurone, Ses caractéristiques sont : 3 entrées, 2 sorties et 2 couches cachées. . . . . . . . . 22

L. Schéma-d-'un, Illustration issue de [15], p.24

.. Aperçu-de-l-'apprentissage-par-renforcement-sur-l-'exemple, La politique initiale consiste à choisir une action au hasard. À chaque itération, nous observons que le choix des actions pour un état donné se précise, se réduisant à une ou deux actions. La politique optimale détermine l'action à faire selon l'état aan de minimiser les malus, p.28

. Schéma-montrant-le-découpage-de-la-mélodie-en-deux, . Au-centre, and .. La-note-courante, La partie hachurée modélisera les notes jouées, l'autre partie modélisera les notes anticipées, p.33

.. Représentation-d-'un-birnn, En bleu (en bas) sont représentés les entrées En orange (au centre) nous observons deux RNNs allant dans deux directions : la première suivant le temps, l'autre "remontant" le temps. En rouge (en haut) nous avons les sorties, p.34

.. Exemple-de-matrice-de-confusion, Le modèle a prédit au total dix fausses mélodies, seules deux sont réellement fausses, les huit autres étaient bonnes Le modèle a prédit 10 bonnes mélodies et parmi ces dix quatre étaient fausses et les six autres sont bonnes, p.42