Litteratur

Laurene Fausett: Fundamentals of Neural Networks
1994, Prentice-Hall
ISBN 0-13-334186-0

Obs: Genom ett speciellt avtal med förlaget kommer KTHs kårbokhandel att sälja denna bok till ett lägre pris än vad den normalt kostar.

Under de första föreläsningarna delas kopior av OH-bilderna från föreläsningarna ut.

Nedanstående kompletterande litteratur kan vara av intresse, speciellt för den som vill veta mer.

Holst & Lansner: A Flexible and Fault Tolerant Query-Reply System based on a Bayesian Neural Network. IJNS 1993.: Detta är en artikel som beskriver bakgrunden till det sannolikhetsbaserade neuronnätet och hur det kan användas för automatisk generering av frågor.
Sutton & Barto: Reinforcement Learning: Richard Suttons och Andrew Bartows klassiska bok om belöningsbaserad inlärning. Det är en av de bästa böckerna inom området. Lägg märke till att hela boken även finns on-line.
Harmon & Harmon: Reinforcement Learning: A Tutorial.: En ganska fyllig sammanfattning av belöningsbaserad inlärning.
Beasley, Bull & Martin: An Overview of Genetic Algorithms.: En lättläst introduktion till genetiska algoritmer.
Charbonneau: An Introduction to Genetic Algorithms for Numerical Optimization.: En lättläst beskrivning av hur man kan använda genetiska algoritmer för numerisk optimering.