谷歌博客放出新研究,求解无向图的最小割问题。
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论文地址:https://arxiv.org/pdf/2401.05627.pdf 论文标题:Deterministic Near-Linear Time Minimum Cut in Weighted Graphs
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谷歌博客放出新研究,求解无向图的最小割问题。
线性模型中特征的系数,或深度网络中的边。训练线性模型的目标是确定每个特征的理想权重。如果权重为 0,则相应的特征对模型来说没有任何贡献。
在图论中,网络流(英语:Network flow)是指在一个每条边都有容量(capacity)的有向图分配流,使一条边的流量不会超过它的容量。通常在运筹学中,有向图称为网络。顶点称为节点(node)而边称为弧(arc)。一道流必须匹配一个结点的进出的流量相同的限制,除非这是一个源点(source)──有较多向外的流,或是一个汇点(sink)──有较多向内的流。一个网络可以用来模拟道路系统的交通量、管中的液体、电路中的电流或类似一些东西在一个结点的网络中游动的任何事物。