矩阵的最小路径和

<?php


/**
 * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可
 * 
 * @param matrix int整型二维数组 the matrix
 * @return int整型
 */
function minPathSum( $matrix )
{
    // write code here
    $m = count($matrix[0]);
    $n = count($matrix);
    
     // write code here
        if($m==0||$n==0){
            return 0;
        }
       
   $dp = [];
      for($i=0;$i<$m;$i++){
            //初始化第一列
            $dp[$i][0]=$dp[$i-1][0]+$matrix[$i][0];
        }
        for($i=0;$i<$n;$i++){
            //初始化第一行
            $dp[0][$i]= $dp[0][$i-1]+$matrix[0][$i];
        }

    
    
        for( $i=1;$i<$m;$i++){
            for( $j=1;$j<$n;$j++){
                //F(i,j)=F(i-1)(j)+F(i)(j-1)
                $dp[$i][$j] = min($dp[$i-1][$j],$dp[$i][$j-1])+$matrix[$i][$j];
            }
        }
    
        return $dp[$m-1][$n-1];

}

内容概要:本文档详细介绍了如何在MATLAB环境下实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)混合模型的多输入单输出回归预测。项目旨在通过融合CNN的局部特征提取能力GRU的时序依赖捕捉能力,解决传统序列模型在处理非线性、高维、多输入特征数据时的局限性。文档涵盖了项目背景、目标、挑战及其解决方案,强调了模型的轻量化、高效性可视化全流程追踪等特点。此外,还提供了具体的应用领域,如智能电网负荷预测、金融时间序列建模等,并附有详细的代码示例,包括数据加载与预处理、网络结构定义、训练选项设置、模型训练与预测以及结果可视化等步骤。; 适合人群:对深度学习有一定了解,特别是对时间序列预测感兴趣的科研人员或工程师。; 使用场景及目标:①需要处理多输入单输出的非线性回归预测任务;②希望在MATLAB平台上快速实现并优化深度学习模型;③寻求一种高效、轻量且具有良好泛化能力的预测模型应用于实际场景中,如智能电网、金融分析、交通流量预测等领域。; 阅读建议:由于文档内容涉及较多的技术细节代码实现,建议读者先熟悉CNNGRU的基本概念,同时掌握MATLAB的基础操作。在阅读过程中,可以结合提供的代码示例进行实践操作,以便更好地理解掌握CNN-GRU混合模型的构建与应用。
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