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SEGAN:半监督学习方法用于缺失数据插补
本文提出了一种基于半监督学习的缺失数据完整性模型 SEGAN,它通过引入生成器、判别器和分类器等三个重要模块,使生成器在预测缺失数据值时更充分地利用已知数据和标签信息,同时通过引入缺失提示矩阵使判别器能够更有效地区分已知数据和生成器填充的数
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2 months ago
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