高级生成对抗网络架构在稀疏数据集中的数据填充应用

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摘要：医疗、金融和社交网络等许多领域的数据集通常存在大量的缺失值，这给数据分析和模型训练带来了巨大的挑战。文章提出一种基于高级生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）的架构，用于稀疏数据集中的数据填充任务。该架构通过结合生成对抗网络的强大生成能力和深度学习技术，旨在更准确地填补数据集中的缺失值，从而提升数据质量和后续分析的准确性。（剩余6249字）

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