Il est essentiel de comprendre la signification d'un modèle ou d'une fonction sigmoïde, que vous construisiez votre propre réseau neuronal ou un modèle de croissance de levure. L'apprentissage de problèmes complexes s'explique par la fonction sigmoïde et les courbes de croissance.
La masse sèche est un indicateur de croissance plus cohérent lorsqu'on mesure la croissance. Nos mesures de la croissance sont généralement basées sur le gain en taille ou en poids, car on ne peut pas simplement évaporer un organisme.
Par conséquent, les fonctions sigmoïdes permettent l'estimation numérique des paramètres car elles sont différentiables. Voyons dans ce blog ce qu'est un modèle ou une fonction sigmoïde.
Qu'est-ce qu'un modèle sigmoïde ?
Il est important de noter que de nombreux organismes connaissent plusieurs phases distinctes de croissance au cours de leur vie. Une variable de taille ou de poids mesurable dans le temps peut être utilisée pour quantifier de tels schémas.
Un modèle sigmoïde est couramment observé dans des conditions qui sont généralement cohérentes, et où une variable augmente successivement de façon exponentielle, puis linéaire, et enfin asymptotique. Une courbe en forme de S, ou fonction sigmoïde, peut être observée lorsqu'elle est tracée.
La distribution normale est incluse dans les courbes sigmoïdes, ainsi que de nombreuses autres fonctions de distribution cumulative. Un réseau neuronal les utilise également comme fonction d'activation.
Quelle est la signification du modèle sigmoïde ?
En raison de la monotonicité, de la continuité et de la différentiation de la fonction sigmoïde, ainsi que de sa dérivée, il est simple de formuler et de mettre à jour les équations pour l'apprentissage des différents paramètres.
Une trajectoire de croissance possible est représentée par une courbe en S lorsque l'on trace la taille d'une population en fonction du temps. Pour comprendre le cycle de vie d'un organisme, nous devons tenir compte de cet aspect.
En outre, les fonctions sigmoïdes peuvent être utilisées dans les réseaux neuronaux pour modéliser des fonctions de décision complexes, car les fonctions non linéaires entraînent des limites non linéaires.
Un modèle sigmoïde se compose de trois étapes
La courbe comportera trois phases principales : une phase/période d'accélération, une phase/période de transition et une phase/période de plateau.
Phase exponentielle
Dans les premiers stades, la croissance de la population serait relativement lente (période de latence) puisque peu d'individus reproducteurs seraient largement dispersés.
La natalité dépassant la mortalité, la taille de la population ne cesse de croître. L'énergie est abondante et la résistance au climat est minime, ce qui entraîne un faible taux de mortalité.
Phase transitoire
En raison de la croissance démographique, les ressources se raréfient, ce qui entraîne une lutte pour la survie. On observe un ralentissement de la croissance démographique en raison de la diminution du taux de natalité et de l'augmentation du taux de mortalité.
Stade du plateau
Finalement, le taux de mortalité croissant sera égal à la production de nouveaux organismes, de sorte que la croissance démographique atteindra un plateau.
En raison des forces restrictives, la population a dépassé la capacité de l'environnement à faire face à cette augmentation. Il est probable que la taille de la population ne sera pas stable à ce stade, mais qu'elle fluctuera autour de la capacité de charge pour maintenir des nombres égaux.
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