# Лабораторная работа 7. Рекуррентная нейронная сетьи задача генерациитекста
## Задание
Обучить на русскоязычном (24 % 2 == 0) художественном тексте
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.

### Запуск программы
Файл lab7.py содержит и запускает программу.

### Технологии
TensorFlow-это бесплатная библиотека программного обеспечения 
с открытым исходным кодом для машинного обучения. Она может быть 
использована в широком спектре задач, но имеет особое значение для обучения и вывода глубоких нейронных сетей.
Библиотека Keras. Используются для создания и тренировки рекуррентных нейронных сетей (RNN) с использованием LSTM-ячеек.

### Описание программы
Программа состоит из нескольких частей:
1. Загружается текст - часть из книги "Властелин Колец"
2. Далее нейронная сеть тренируется
3. Происходит проверка работы сети
### Результаты тестирования
По результатам тестирования, можно сказать следующее:

Вывод:
"Мелкора они томили томили нестерпимым как тьме он как выражаются средиземья средиземья на заметит «властелина «властелина к нему к нему к 20 20 годов нашего нашего века в а текстов среди среди среди и среди ее ее ее ее ее ее а божества божества божества божества божества божества божества божества отступают за горизонт к горизонт и горизонт и их 20 годов мелкора мелкора от история пока и но похитить это это но было похитить было похитить это в цикл в в однократна в в 20 20 годов нашего века и среди как текстов для для своего своего своего своего брата намеки и намеки"

Довольно плохой результат. Надо увеличить количество эпох либо объем тренировочного текста