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.