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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.
DropConnect (the generalization of Dropout) is a very simple regularization technique that was introduced a few years ago and has become extremely popular because of its simplicity and effectiveness. In this thesis, a suitable architecture for applying DropConnect to Learning Vector Quantization networks is proposed along with a reference implementation and experimental results. Inmany classification tasks, the uncertainty of themodel is a vital piece of information for experts. Methods to extract the uncertainty and stability using DropConnect are also proposed and the corresponding experimental results are documented.