Фелікс Сунь (Felix Sun), студент з Массачусетського технологічного інституту, створив нейронну мережу, яка здатна добудовувати мелодію акордами на основі попередньо «вивченого» жанру. Як демонстрацію автор навчив мережу на добірці регтаймів Скотта Джопліна, а потім використовував її для аранжування, наприклад оди «До радості» Бетховена. Сама робота детально описана в блозі програміста, а вихідний код викладено на GitHub.Програма, яка отримала назву DeepHear, являє собою глибоку байєсовську мережу (deep belief network). Такий різновид штучних нейромереж часто використовується для розпізнавання даних, наприклад, зображень. Однак, на відміну від цього завдання, використовувався автокодуючий варіант: мережа не тільки зводила вхідні дані до меншої кількості вимірювань (від приблизно 5000 біт до 16), але і вирішувала зворотне завдання, прагнучи якомога точніше відтворити «зразок».
Фелікс навчав нейронну мережу на добірці регтаймів, а потім перебудував її на нове завдання: тепер програмі потрібно було на основі заданої композиції створити «регтайм» з мелодією, якомога більш схожою на оригінал. Таким чином, нейромережа використовувала внутрішні параметри, обрані в ході першого етапу навчання, але в новому завданні вже спиралася на інший критерій «правильності» результату. Назва DeepHear, ймовірно, вибрана співзвучною з DeepDream - нейромережі від Google, яка на основі заданого зображення створює нову картинку, де всі об'єкти доповнені певними шаблонами (особами та очима). DeepHear, по суті, робить те ж саме, але з музикою. Аналізуючи отримані зразки, автор робить висновок, що DeepHear, хоч і не ідеально, але справляється з отриманим завданням. У готових семплах явно простежуються характерні для регтаймів послідовності акордів, і в цілому аранжування звучать приємно, хоча в них і зустрічаються легкі дисонанси. У майбутньому Фелікс планує використовувати більш досконалі методи навчання, а також перейти від «віртуального композиторства» до генерації природних звуків за допомогою нейромереж. Завдання створення музики за допомогою нейронних мереж відоме вже понад 20 років, проте найчастіше дослідників цікавить не аранжування, а саме твір музики «з нуля». У цій галузі досі залишається невирішеною проблема знаходження «загального» підходу: нейромережі непогано справляються з відтворенням окремих акордів і невеликих фраз, проте виявляються нездатні створити цільний твір.