IIS_2023_1/kamyshov_danila_lab_7
2023-12-06 13:48:05 +04:00
..
A.txt kamyshov_danila_lab_7 is done 2023-12-06 13:48:05 +04:00
app.py kamyshov_danila_lab_7 is done 2023-12-06 13:48:05 +04:00
readme.md kamyshov_danila_lab_7 is done 2023-12-06 13:48:05 +04:00

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: нечетные вариант, художественный англоязычный текст

Чтобы Запустить приложение нужно запустить файл app.py

Технологии:

Python TensorFlow (библиотека для машинного обучения) Keras (интерфейс высокого уровня для построения нейронных сетей) Описание работы программы:

Загружает художественный текст из текстового файла. Проводит предобработку текста, создавая последовательности символов для обучения модели. Строит рекуррентную нейронную сеть с использованием LSTM (долгой краткосрочной памяти). Обучает модель на предоставленных данных. Генерирует новый текст, начиная с случайной подстроки обучающего текста. Входные данные:

Текстовый файл с художественным текстом (путь к файлу задается переменной file_path). Выходные данные:

Сгенерированный текст на основе обученной модели.