Explore la maximisation de la diversité dans la sélection des documents, la détermination des cliques de graphes, les théorèmes sur le type négatif et l'optimisation convexe.
Explore la propagation des croyances sur les graphes, en mettant l'accent sur la normalisation, les relations récursives et le calcul itératif de la fonction de partition.
Explore la propagation de la croyance dans les modèles graphiques, les graphiques de facteurs, les exemples de verre de spin, les distributions de Boltzmann et les propriétés de coloration des graphiques.
Couvre l'algorithme de Dijkstra pour les problèmes de chemin le plus court et son application dans les algorithmes ALL-TO-ONE et ALL-PAIRS.
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