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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.

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Metadaten
Author:Lucas Schwarz
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):License LogoUrheberrechtlich geschützt