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Grok 使用的机器学习算法是 Hawkins 创造的，叫做脑皮质学习算法，或简称为 CLA。CLA 试图模仿人脑的结构，特别是负责处理高级认知功能的新皮质部分。

新莫扎特 用于学习和再生音乐序列的 HTM 学习算法实现 该项目正在尝试创建 HMT 学习算法的实现（参见 ），该算法能够识别和建模给定音乐数据集中常见的、重复出现的模式或结构。 然后，通过以新的方式组合学习的模式，这可以用来“重写”可比较的音乐序列。 通过这种方式，人们可以通过 HTM 学习和建模他/她最喜欢的所有音乐（具有相似的属性），并让它重新生成重新组合自己最喜欢的音乐。 音乐。 这就是我们都喜欢和享受的：但是一些最受欢迎的作曲家已经不在人世了。 在从各种在线资源提供的数百万音乐数据文件中，我们仍然拥有他们的作品、数据和音乐模式。 一旦可以做到这一点，它就可以扩展到针对每个用户最喜欢的播放列表进行训练，然后按需生成结构相似的歌曲。 这是这个项目的目标：使用数据分析工具和框架，我想从音乐中提取精髓，从单音钢琴序列开始，伟大的作曲家——比如莫扎特——然后用这些学习的模式创作新的音乐

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