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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Veröffentlicht in: | Neural networks 2020-09, Vol.129, p.249-260 |
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Hauptverfasser: | , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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