Research on the efficacy of music aesthetic education on college students’ self-identity enhancement based on neural network modeling
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the entire chord progression is added to the generation process through a bidirectional LSTM model, and the Skip-connection method is used to accelerate the convergence speed in all recursive layers except the first one. Different musical emotions are classified based on the Hevner emotion model, and features such as pitch, duration, and tempo of musical emotions are parameterized. The forward neural network is used to construct the music emotion classification model, and the gradient descent learning algorithm is used to algorithmically control the forward neural network model. At the same time, this paper explains the significant enhancement of college students’ self-identity by music aesthetic education based on neural network model from two perspectives: theoretical research and empirical analysis. The results show that the music generation and music emotion classification models constructed based on the neural network algorithm in this paper show good performance in the experiments. After applying the neural network model containing music generation and music emotion classification to music aesthetic education and counseling college students on self-identity, the mean score of self-identity scale of students in the experimental group increased from 50.83 to 88.56, with an improvement of 75.78%, and the results were significant at the 1% level. The effectiveness of this paper’s method in enhancing college students’ self-identity is fully demonstrated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».