¿Qué es un patrón sigmoide y las 3 etapas de la curva?

Es esencial comprender el significado de un patrón o función sigmoidea, independientemente de si construyes tu propia red neuronal o construyes un modelo de crecimiento de la levadura. El aprendizaje de problemas complejos se explica por la función sigmoidea y las curvas de crecimiento.

La masa seca es un indicador de crecimiento más consistente a la hora de medir el crecimiento. Nuestras mediciones de crecimiento se basan normalmente en cuánto ganamos en altura o peso, ya que no se puede simplemente evaporar un organismo.

En consecuencia, las funciones sigmoides permiten la estimación numérica de parámetros porque son diferenciables. Veamos en este blog qué es un patrón o función sigmoide.

¿Qué es un patrón sigmoide?

Es importante tener en cuenta que muchos organismos pasan por varias fases distintas de crecimiento durante su vida. Una variable de tamaño o peso medible a lo largo del tiempo puede servir para cuantificar esos patrones.

Un patrón sigmoide se observa comúnmente en condiciones que son generalmente consistentes, y donde una variable aumenta sucesivamente exponencialmente, luego linealmente, y por último asintóticamente. Cuando se traza una curva en forma de S, o una función sigmoide, se puede ver.

La distribución normal está incluida en las curvas sigmoides junto con muchas otras funciones de distribución acumulativa. Una red neuronal también las utiliza como función de activación.

¿Cuál es el significado del patrón sigmoide?

Debido a la monotonicidad, continuidad y diferenciación de la función sigmoidea, junto con su derivada, es sencillo formular y actualizar las ecuaciones para el aprendizaje de los diferentes parámetros.

Una posible trayectoria de crecimiento se representa mediante una curva s al trazar el tamaño de una población frente al tiempo. Para entender el ciclo de vida de un organismo, hay que tener en cuenta este aspecto.

Además, las funciones sigmoides pueden emplearse en las redes neuronales para modelar funciones de decisión complejas, ya que las funciones no lineales dan lugar a límites no lineales.

Un patrón sigmoide consta de tres etapas

La curva tendrá tres fases principales: una etapa/período acelerado, una etapa/período de transición y una etapa/período de meseta.

Etapa exponencial

En las primeras etapas, el crecimiento de la población sería relativamente lento (período de retraso), ya que pocos individuos reproductores estarían ampliamente dispersos.

Como la natalidad supera a la mortalidad, el tamaño de la población crece constantemente. La energía es abundante y la resistencia al clima es mínima, lo que se traduce en una baja tasa de mortalidad.

Etapa de transición

Debido al crecimiento de la población, los recursos se vuelven más escasos, lo que provoca una lucha por la supervivencia. Se produce una ralentización del crecimiento de la población como consecuencia de la disminución de las tasas de natalidad y el aumento de las tasas de mortalidad.

Etapa de meseta

Con el tiempo, la creciente tasa de mortalidad igualará la producción de nuevos organismos, por lo que el crecimiento de la población se estabilizará.

Como resultado de las fuerzas restrictivas, la población ha superado la capacidad del medio ambiente para hacer frente al aumento. Es probable que el tamaño de la población no sea estable en este punto, sino que fluctúe en torno a la capacidad de carga para mantener un número uniforme.

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