Trong quá trình chuẩn hóa và tạo chuỗi trong bối cảnh học sâu với mạng thần kinh tái phát (RNN) để dự đoán tiền điện tử, việc xử lý các giá trị bị thiếu hoặc không hợp lệ là rất quan trọng để đảm bảo đào tạo mô hình chính xác và đáng tin cậy. Các giá trị bị thiếu hoặc không hợp lệ có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của mô hình, dẫn đến dự đoán sai và thông tin chi tiết không đáng tin cậy. TRONG