У працэсе нармалізацыі і стварэння паслядоўнасці ў кантэксце глыбокага навучання з рэкурэнтнымі нейронавымі сеткамі (RNN) для прагназавання крыптавалют апрацоўка адсутных або несапраўдных значэнняў важная для забеспячэння дакладнага і надзейнага навучання мадэлі. Адсутныя або несапраўдныя значэнні могуць значна паўплываць на прадукцыйнасць мадэлі, што прывядзе да памылковых прагнозаў і ненадзейнай інфармацыі. У