IIS_2023_1

Alexey/IIS_2023_1

History

KirillTepechin b5c1670838 tepechin_kirill_lab_7		2023-12-01 22:02:27 +04:00
..
engtext.txt	tepechin_kirill_lab_7	2023-12-01 22:02:27 +04:00
lab7.py	tepechin_kirill_lab_7	2023-12-01 22:02:27 +04:00
README.md	tepechin_kirill_lab_7	2023-12-01 22:02:27 +04:00
rutext.txt	tepechin_kirill_lab_7	2023-12-01 22:02:27 +04:00
test1_text.png	tepechin_kirill_lab_7	2023-12-01 22:02:27 +04:00
test1.png	tepechin_kirill_lab_7	2023-12-01 22:02:27 +04:00
test2_text.png	tepechin_kirill_lab_7	2023-12-01 22:02:27 +04:00
test2.png	tepechin_kirill_lab_7	2023-12-01 22:02:27 +04:00
test3_text.png	tepechin_kirill_lab_7	2023-12-01 22:02:27 +04:00
test3.png	tepechin_kirill_lab_7	2023-12-01 22:02:27 +04:00
test4_text.png	tepechin_kirill_lab_7	2023-12-01 22:02:27 +04:00
test4.png	tepechin_kirill_lab_7	2023-12-01 22:02:27 +04:00

README.md

Лабораторная работа №7, ПИбд-42 Тепечин Кирилл

Как запустить лабораторную работу:

Для запуска лабораторной работы необходимо запустить файл lab7.py

Используемые технологии:

Python 3.11
numpy
keras

Что делает лабораторная работа:

Эта лабораторная работа создает и обучает рекуррентную нейронную сеть (RNN) на основе текста из файла, используя библиотеку Keras.

Тесты:

Опытным путем была выбрана следующая архитектура:

model = Sequential()
model.add(Embedding(total_words, 50, input_length=max_sequence_length - 1))
model.add(LSTM(512))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(total_words, activation='softmax'))