Verwendung einer Tangentenmetrik im Neural Gas - Algorithmus
- Diese Arbeit behandelt die Herleitung und Verwendung eines alternativen Unähnlichkeitsmaßes im Neural - Gas - Algorithmus. Dabei werden zuerst ausgewählte Algorithmen vorgestellt und in das Feld der Vektorquantisierer eingeordnet. Anschließend wird die sogenannte Tangentenmetrik mathematisch motiviert und vermutete Vorteile gegenüber anderen Metriken anhand künstlich erzeugten und real existierenden Beispielen experimentell untersucht. Weiterhin werden die Laufzeitkomplexität und beobachtete Limitierungen des neuen Algorithmus näher beleuchtet.
Author: | Lucas Schwarz |
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URN: | urn:nbn:de:bsz:mit1-opus4-141690 |
Advisor: | Thomas Villmann, Marika Kaden |
Document Type: | Bachelor Thesis |
Language: | German |
Year of Completion: | 2021 |
Granting Institution: | Hochschule Mittweida |
Release Date: | 2023/06/08 |
GND Keyword: | Maschinelles Lernen; Vektorquantisierung |
Institutes: | Angewandte Computer‐ und Biowissenschaften |
DDC classes: | 621.3822 digitale Signalverarbeitung, Vektorquantisierung |
Open Access: | Frei zugänglich |
Licence (German): | ![]() |