高級生成對抗網(wǎng)絡架構(gòu)在稀疏數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)填充應用

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摘要：醫(yī)療、金融和社交網(wǎng)絡等許多領域的數(shù)據(jù)集通常存在大量的缺失值，這給數(shù)據(jù)分析和模型訓練帶來了巨大的挑戰(zhàn)。文章提出一種基于高級生成對抗網(wǎng)絡（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。該架構(gòu)通過結(jié)合生成對抗網(wǎng)絡的強大生成能力和深度學習技術，旨在更準確地填補數(shù)據(jù)集中的缺失值，從而提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和后續(xù)分析的準確性。（剩余6249字）