高級(jí)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)在稀疏數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)填充應(yīng)用

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摘要：醫(yī)療、金融和社交網(wǎng)絡(luò)等許多領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集通常存在大量的缺失值，這給數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練帶來了巨大的挑戰(zhàn)。文章提出一種基于高級(jí)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Networks，GAN）的架構(gòu)，用于稀疏數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)填充任務(wù)。該架構(gòu)通過結(jié)合生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大生成能力和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，旨在更準(zhǔn)確地填補(bǔ)數(shù)據(jù)集中的缺失值，從而提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和后續(xù)分析的準(zhǔn)確性。（剩余6249字）