17 lines
2.4 KiB
Markdown
17 lines
2.4 KiB
Markdown
|
# 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.
|
|||
|
|
## Задание по варианту
|
|||
|
|
Русский язык
|
|||
|
|
## Решение
|
|||
|
|
### Запуск программы
|
|||
|
|
Для запуска программы необходимо запустить файл main.py, содержащий код программы
|
|||
|
|
### Используемые технологии
|
|||
|
|
Программа использует следующие библиотеки:
|
|||
|
|
- NumPy: Используется для работы с массивами и матрицами, особенно для обработки данных и их подготовки для обучения моделей глубокого обучения.
|
|||
|
|
- Keras: Используется для создания и обучения нейронных сетей. В коде представлены классы Tokenizer для обработки текста, Sequential для создания модели и различные слои, такие как LSTM, Dense и Embedding.
|
|||
|
|
### Что делает программа
|
|||
|
|
Программа читает текст из файла, обучается на нем, и генерирует новый текст.
|
|||
|
|
### Тесты
|
|||
|
|
Получившийся сгенерированный текст:
|
|||
|
|
Начнем с этого прильнув к к приборам ночного видения а потом потом тихо отходили не спуская глаз и туннеля и ни в коем случае не поворачиваясь к нему спиной дозор в котором они сейчас стояли находился на четыреста пятидесятом
|
|||
|
|
Тест на тексте на английском языке, показал что параметры модели не подходят. Сгенерированный текст представлял собой набор букв.
|