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【2h】

Imputation of missing data with class imbalance using conditional generative adversarial networks

机译：使用条件生成对冲网络使用类别不平衡缺失数据的归责

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Saqib Ejaz Awan; Mohammed Bennamoun; Ferdous Sohel; Frank Sanfilippo; Girish Dwivedi;
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年度 2021
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1. Imputation of missing data with class imbalance using conditional generative adversarial networks [J] . Awan Saqib Ejaz, Bennamoun Mohammed, Sohel Ferdous, Neurocomputing . 2021,第Sepa17期

机译：使用条件生成对冲网络使用类别不平衡的缺失数据归咎
2. Conditional Wasserstein generative adversarial network-gradient penalty-based approach to alleviating imbalanced data classification [J] . Information Sciences: An International Journal . 2020,第期

机译：有条件的Wasserstein生成的对抗网络梯度惩罚方法，以减轻不平衡数据分类
3. Federated conditional generative adversarial nets imputation method for air quality missing data [J] . Zhou Xu, Liu Xiaofeng, Lan Gongjin, Knowledge-Based Systems . 2021,第Sepa27期

机译：联邦条件生成的逆向网络空气质量缺失数据撤销方法
4. MIC: Multi-view Image Classifier using Generative Adversarial Networks for Missing Data Imputation [C] . Gianmarco Aversano, Mahmoud Jarraya, Maher Marwani, International Multi-Conference on Systems, Signals Devices . 2021

机译：MIC：使用生成对冲网络进行多视图图像分类器，用于缺少数据归档
5. Semantic Segmentation for Producing Nuclei Stained Images Using Conditional Generative Adversarial Networks [D] . Bhatia, Tanmay . 2019

机译：使用条件生成对抗性网络产生核染色图像的语义分割
6. VIGAN: Missing View Imputation with Generative Adversarial Networks [O] . Chao Shang, Aaron Palmer, Jiangwen Sun, -1

机译：VIGAN：生成对抗网络缺少视图归因
7. PC-GAIN: Pseudo-label conditional generative adversarial imputation networks for incomplete data [O] . Yufeng Wang, Dan Li, Xiang Li, 2021

机译：PC-GAIN：伪标签条件生成的不完整数据的受体逆向网络

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