25 lines
2.5 KiB
Markdown
25 lines
2.5 KiB
Markdown
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. |