25 lines
2.5 KiB
Markdown
25 lines
2.5 KiB
Markdown
|
Общее задание:
|
|||
|
|
Выбрать художественный текст (четные варианты – русскоязычный, нечетные – англоязычный) и обучить на нем рекуррентную нейронную сеть
|
|||
|
|
для решения задачи генерации. Подобрать архитектуру и параметры так,чтобы приблизиться к максимально осмысленному результату. Далее
|
|||
|
|
разбиться на пары четный-нечетный вариант, обменяться разработанными сетями и проверить, как архитектура товарища справляется с вашим текстом. В завершении подобрать компромиссную архитектуру, справляющуюся достаточно хорошо с обоими видами текстов.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Задание по вариантам:
|
|||
|
|
четный вариант, художественный русскоязычный текст
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Запуск через файл app.py
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Технологии:
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Язык программирования: Python
|
|||
|
|
Библиотеки: TensorFlow, Keras, Flask
|
|||
|
|
Фронтенд: HTML, JavaScript
|
|||
|
|
Описание работы программы:
|
|||
|
|
Программа реализует генерацию текста с использованием рекуррентных нейронных сетей (RNN) с помощью библиотек TensorFlow и Keras. Flask используется для создания веб-приложения, которое взаимодействует с моделью RNN. Пользователь вводит начальный текст (seed text) через веб-интерфейс, после чего программа отправляет запрос на сервер, который в свою очередь использует модель для генерации следующего участка текста, основываясь на введенном начальном тексте.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Входные данные:
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Текстовый файл (например, 'your_text_file.txt'), содержащий обучающие данные.
|
|||
|
|
Веб-интерфейс для ввода начального текста.
|
|||
|
|
Выходные данные:
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Сгенерированный текст, отображаемый в веб-интерфейсе.
|