Was ist ein Sigmoid-Muster und die 3 Stadien der Kurve?

Es ist wichtig, die Bedeutung eines sigmoiden Musters oder einer sigmoiden Funktion zu verstehen, unabhängig davon, ob Sie Ihr eigenes neuronales Netz aufbauen oder ein Modell des Hefewachstums konstruieren. Das Lernen komplexer Probleme wird durch die sigmoide Funktion und die Wachstumskurven erklärt.

Die Trockenmasse ist ein konsistenterer Indikator für das Wachstum, wenn es um die Messung des Wachstums geht. Unsere Messungen des Wachstums beruhen in der Regel darauf, wie viel wir an Größe oder Gewicht zunehmen, da man einen Organismus nicht einfach verdampfen kann.

Da sie differenzierbar sind, ermöglichen sigmoide Funktionen eine numerische Parameterschätzung. In diesem Blog wollen wir uns ansehen, was ein sigmoides Muster oder eine sigmoide Funktion ist.

Was ist ein sigmoides Muster?

Es ist wichtig zu wissen, dass viele Organismen im Laufe ihres Lebens mehrere ausgeprägte Wachstumsphasen durchlaufen. Eine messbare Größen- oder Gewichtsvariable im Zeitverlauf kann zur Quantifizierung solcher Muster verwendet werden.

Ein sigmoides Muster wird häufig unter Bedingungen beobachtet, die im Allgemeinen konsistent sind und bei denen eine Variable nacheinander exponentiell, dann linear und schließlich asymptotisch ansteigt. Eine S-förmige Kurve oder eine sigmoide Funktion ist zu erkennen, wenn sie aufgetragen wird.

Die Normalverteilung ist zusammen mit vielen anderen kumulativen Verteilungsfunktionen in den Sigmoidkurven enthalten. Ein neuronales Netz verwendet sie auch als Aktivierungsfunktion.

Welche Bedeutung hat das sigmoide Muster?

Aufgrund der Monotonie, der Kontinuität und der Differenzierung der Sigmoidfunktion sowie ihrer Ableitung ist es einfach, Gleichungen für das Lernen verschiedener Parameter zu formulieren und zu aktualisieren.

Ein möglicher Wachstumspfad wird durch eine S-Kurve dargestellt, wenn man die Größe einer Population gegen die Zeit aufträgt. Um den Lebenszyklus eines Organismus zu verstehen, müssen wir diesen Aspekt berücksichtigen.

Darüber hinaus können Sigmoidfunktionen in neuronalen Netzen zur Modellierung komplexer Entscheidungsfunktionen eingesetzt werden, da nichtlineare Funktionen zu nichtlinearen Grenzen führen.

Ein sigmoides Muster besteht aus drei Stufen

Die Kurve weist drei Hauptphasen auf: eine beschleunigte Phase/Zeitraum, eine Übergangsphase/Zeitraum und eine Plateauphase/Zeitraum.

Exponentiale Stufe

In der Anfangsphase wäre das Bevölkerungswachstum relativ langsam (Lag-Periode), da nur wenige reproduktionsfähige Individuen weit verstreut sind.

Da die Geburtenrate höher ist als die Sterberate, wächst die Population stetig. Energie ist im Überfluss vorhanden, und die Klimaresistenz ist minimal, was zu einer niedrigen Sterblichkeitsrate führt.

Übergangsphase

Aufgrund des Bevölkerungswachstums werden die Ressourcen knapper, was zu einem Kampf ums Überleben führt. Das Bevölkerungswachstum verlangsamt sich, weil die Geburtenrate sinkt und die Sterberate steigt.

Plateaustufe

Schließlich wird die steigende Sterberate die Produktion neuer Organismen ausgleichen, so dass das Bevölkerungswachstum auf einem Plateau endet.

Infolge der einschränkenden Kräfte ist die Bevölkerung größer als die Fähigkeit der Umwelt, die Zunahme zu verkraften. Es ist wahrscheinlich, dass die Populationsgröße zu diesem Zeitpunkt nicht konstant ist, sondern um die Tragfähigkeit schwankt, um eine gleichmäßige Anzahl zu erhalten.

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