IIS_2023_1/sergeev_evgenii_lab_7

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