除了高斯噪聲和脈沖噪聲，還有多種其他類型的噪聲可以用於模擬不完整數據，這些噪聲包括：
白噪聲：這是一種包含所有頻率的隨機信號，常用於模擬環境噪聲，能夠有效地測試模型在各種背景噪聲下的性能。
隨機丟失：通過隨機丟失數據中的某些部分來模擬數據不完整的情況，這可以幫助模型學習如何處理缺失信息。
遮罩噪聲：在數據中隨機遮罩某些特徵，這種方法可以幫助模型學習在部分信息缺失的情況下進行推斷。
重複噪聲：在數據中引入重複的片段或特徵，這可以模擬數據傳輸過程中的錯誤，幫助模型學習如何處理冗餘信息。
變形噪聲：對數據進行幾何變形或顏色變化，特別是在視覺模態中，這可以幫助模型適應不同的視覺條件。
這些噪聲類型的引入可以使模型在訓練過程中面對更真實的數據不完整情況，從而提高其在實際應用中的魯棒性。