Missing data imputation with adversarially-trained graph convolutional networks

Missing data imputation (MDI) is the task of replacing missing values in a dataset with alternative, predicted ones. Because of the widespread presence of missing data, it is a fundamental problem in many scientific disciplines. Popular methods for MDI use global statistics computed from the entire...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Neural networks 2020-09, Vol.129, p.249-260
Hauptverfasser: Spinelli, Indro, Scardapane, Simone, Uncini, Aurelio
Format: Artikel
Sprache:eng
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Online-Zugang:Volltext
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