Dum la normaligo kaj sekvenco-kreadprocezo en la kunteksto de profunda lernado kun ripetiĝantaj neŭralaj retoj (RNNs) por antaŭdiro de kripta monero, pritrakti mankantajn aŭ nevalidajn valorojn gravas por certigi precizan kaj fidindan modeltrejnadon. Mankantaj aŭ nevalidaj valoroj povas signife influi la agadon de la modelo, kondukante al eraraj antaŭdiroj kaj nefidindaj komprenoj. En