GAIN:生成对抗式插补网络（GAIN）的代码库-ICML 2018

“生成对抗式插补网络（GAIN）”的代码库 作者：尹振成，詹姆斯·乔登，米哈埃拉·范德沙尔 论文：Jinsung Yoon，James Jordon，Mihaela van der Schaar，“ GAIN：使用生成对抗网络进行数据插补”，国际机器学习会议（ICML），2018年。 论文链接： : 联络人： 该目录包含使用两个UCI数据集进行插补的GAIN框架的实现。 UCI信（ ） UCI垃圾邮件（ ） 要运行有关GAIN框架的培训和评估管道，只需运行python3 -m main_letter_spam.py。 请注意，任何模型体系结构都可以用作生成器和鉴别器模型，例如多层感知器或CNN。 命令输入： data_name：字母或垃圾邮件 miss_rate：缺少组件的概率 batch_size：批量大小 hint_rate：提示率 alpha：超参数 迭代：