Hvad er et Sigmoid-mønster og kurvens 3 stadier?

Det er vigtigt at forstå betydningen af et sigmoidmønster eller en sigmoidfunktion, uanset om man bygger sit eget neurale netværk eller konstruerer en model for gærvækst. Indlæring af komplekse problemer forklares af sigmoidfunktionen og vækstkurver.

Tørmasse er en mere konsekvent indikator for vækst, når man måler vækst. Vores målinger af vækst er typisk baseret på, hvor meget vi tager på i højde eller vægt, da man ikke bare kan fordampe en organisme.

Som et resultat muliggør sigmoide funktioner numerisk parameterestimering, fordi de er differentiable. Lad os tage et kig på, hvad et sigmoidmønster eller en sigmoidfunktion er i denne blog.

Hvad er et sigmoid-mønster?

Det er vigtigt at bemærke, at mange organismer gennemgår flere markante vækstfaser i løbet af deres levetid. En målbar størrelse eller vægtvariabel over tid kan bruges til at kvantificere sådanne mønstre.

Et sigmoidmønster observeres ofte under forhold, der generelt er konsistente, og hvor en variabel successivt stiger eksponentielt, derefter lineært og til sidst asymptotisk. En S-formet kurve, eller sigmoidfunktion, kan ses, når den plottes.

Normalfordelingen indgår i sigmoidkurver sammen med mange andre kumulative fordelingsfunktioner. Et neuralt netværk bruger dem også som en aktiveringsfunktion.

Hvad er betydningen af det sigmoide mønster?

På grund af sigmoidfunktionens monotoni, kontinuitet og differentiering sammen med dens afledte er det ligetil at formulere og opdatere ligninger for indlæring af forskellige parametre.

En mulig vækstbane er repræsenteret ved en s-kurve, når man plotter størrelsen af en population mod tiden. For at forstå en organismes livscyklus er vi nødt til at overveje dette aspekt.

Derudover kan sigmoide funktioner bruges i neurale netværk til at modellere komplekse beslutningsfunktioner, da ikke-lineære funktioner resulterer i ikke-lineære grænser.

Et sigmoid-mønster består af tre faser

Der vil være tre primære faser i kurven, en accelereret fase/periode, en overgangsfase/periode og en plateaufase/periode.

Eksponentiel fase

I de tidlige stadier vil befolkningstilvæksten være relativt langsom (forsinkelsesperiode), da få reproduktive individer vil være bredt spredt.

Da fødselsraten overstiger dødeligheden, vokser befolkningens størrelse støt. Der er rigeligt med energi, og klimabestandigheden er minimal, hvilket resulterer i en lav dødelighed.

Overgangsfase

På grund af befolkningstilvæksten bliver ressourcerne knappere, og det skaber en kamp for overlevelse. Der sker en opbremsning i befolkningstilvæksten som følge af faldende fødselsrater og stigende dødsrater.

Plateau-stadiet

Til sidst vil den stigende dødsrate svare til produktionen af nye organismer, så befolkningstilvæksten vil flade ud.

Som et resultat af begrænsende kræfter er befolkningen vokset ud af miljøets evne til at klare stigningen. Det er sandsynligt, at populationsstørrelsen ikke vil være stabil på dette tidspunkt, men vil svinge omkring bæreevnen for at opretholde et jævnt antal.

Eksklusivt videnskabeligt indhold, skabt af forskere

Hvordan går det med din opgave? Har du ledt efter illustrationer, der svarer til din forskning? Vi har din ryg med Mind the Graph.

Fra et bibliotek fyldt med tusindvis af illustrationer kan du vælge mellem en række forskellige kategorier. Med vores helt egen poster maker kan du få en fantastisk plakat på ingen tid.

Derudover kan vores eksperter også tilpasse illustrationer efter dine specifikationer.

Lav effektive videnskabsfigurer på få minutter