Litteratur

Kursbok

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.

Kompletterande material

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.