# Генератор Текста на Рекуррентных Нейронных Сетях
## Общее задание

Выбран художественный англоязычный текст для обучения рекуррентной нейронной сети (RNN) с целью генерации текста. Задача включает подбор архитектуры и параметров для приближения к максимально осмысленным результатам. Далее предусмотрено обмен разработанными сетями с партнером, проверка, как архитектура товарища справляется с вашим текстом, и в конечном итоге подбор компромиссной архитектуры, справляющейся хорошо с обоими видами текстов.

## Задание по вариантам

Вариант: Нечетный вариант (художественный англоязычный текст).
Запуск программы
Программу можно запустить через файл app.py.

Технологии
Язык программирования: Python
Библиотеки: TensorFlow, Keras, Flask

## 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.

## Вывод консоли:
![img_2.png](img_2.png)
![img_1.png](img_1.png)
![img.png](img.png)

## Получившийся текст: 
In the bustling cityscape where the rhythm of life beats in harmony with the urban pulse each dawn brings forth a cascade of city lights painting the skyline in hues of gold and amber strangers pass with nods and smiles creating a tapestry of diverse connections skyscrapers line the streets reflecting the vibrant energy of a metropolis in constant motion as night falls the city's heartbeat resonates in lively gatherings at

## Вывод: 
В результате выполнения лабораторной работы были успешно созданы и обучены рекуррентные нейронные сети (RNN) для генерации текста на русском и английском языках.