IIS_2023_1/shestakova_maria_lab_7/README.md

34 lines
2.5 KiB
Markdown
Raw Normal View History

2023-12-01 00:21:46 +04:00
### Задание:
Выбрать русскоязычный и англоязычный художественный текст и обучить на нем рекуррентную нейронную сеть для решения задачи генерации. Подобрать архитектуру и параметры так, чтобы приблизиться к максимально осмысленному результату.
### Технологии:
Библиотека keras, библиотека numpy
### Что делает лабораторная:
Лабораторная работа создает и тренирует две рекуррентные нейронные сети для генерации текста на русском и английском языках.
### Как запустить:
Лабораторная работа запускается в файле `shestakova_maria_lab_7.py` через Run: появляется вывод в консоли
### Вывод:
Консоль:
![начало](start.png)
2023-12-01 00:33:56 +04:00
![конец](finish.png)
![русский текст](rus.png)
![английский текст](eng.png)
2023-12-01 00:21:46 +04:00
Сгенерированный текст:
Русский: Я устала наблюдать как я и все остальные женщины завязывают себя в узлы чтобы понравиться людям и если все это справедливо и для куклы представляющей женщин то я даже не знаю знаю знаю знаю знаю знаю неправильно но не всем виноваты сами сами сами и во всем виноваты сами сами сами я
Английский: I'm tired of watching myself and every single other woman tie herself into knots so that people will like us and if all of that is also true for a doll just representing women then i don't even know know know know know know even know know part of the sisterhood even
Сгенерированные тексты являются довольно осмысленными.
Повторения могут возникать из-за ограниченного размера обучающего набора данных. Однако для более больших наборов требуется большая производительность устройства, на котором запускается процесс обучения