Mi az a szigmoid minta és a görbe 3 szakasza?

Lényeges, hogy megértsük a szigmoid mintázat vagy függvény jelentőségét, függetlenül attól, hogy saját neurális hálózatot építünk, vagy élesztőnövekedési modellt konstruálunk. Az összetett problémák tanulását a szigmoid függvény és a növekedési görbék magyarázzák.

A növekedés mérésekor a száraz tömeg következetesebb mutatója a növekedésnek. A növekedés mérése általában azon alapul, hogy mennyit gyarapodunk magasságban vagy súlyban, mivel nem lehet egyszerűen elpárologtatni egy szervezetet.

Ennek eredményeképpen a szigmoid függvények lehetővé teszik a numerikus paraméterbecslést, mivel differenciálhatók. Nézzük meg ebben a blogban, hogy mi is az a szigmoid minta vagy függvény.

Mi az a szigmoid minta?

Fontos megjegyezni, hogy sok szervezet életében több, egymástól elkülönülő növekedési fázison megy keresztül. Az ilyen minták számszerűsítésére egy mérhető méret- vagy súlyváltozót lehet használni az idő múlásával.

A szigmoid mintázat általában olyan körülmények között figyelhető meg, amelyek általában konzisztensek, és ahol egy változó egymás után exponenciálisan, majd lineárisan, végül aszimptotikusan növekszik. Egy S alakú görbe, vagy szigmoid függvény látható, ha ábrázoljuk.

A normális eloszlás számos más kumulatív eloszlásfüggvénnyel együtt szerepel a szigmoid görbékben. A neurális hálózat is ezeket használja aktiváló függvényként.

Mi a jelentősége a szigmoid mintának?

A szigmoid függvény monotonitása, folytonossága és differenciálhatósága, valamint deriváltja miatt a különböző paraméterek tanulására vonatkozó egyenletek megfogalmazása és frissítése egyszerű.

Egy lehetséges növekedési pályát egy s-görbe ábrázol, amikor a populáció méretét az idő függvényében ábrázoljuk. Egy organizmus életciklusának megértéséhez figyelembe kell vennünk ezt a szempontot.

Ezen kívül a szigmoid függvények alkalmazhatók a neurális hálózatokban az összetett döntési függvények modellezésére, mivel a nemlineáris függvények nemlineáris határértékeket eredményeznek.

A szigmoid mintázat három szakaszból áll

A görbének három fő szakasza van: egy gyorsuló szakasz/időszak, egy átmeneti szakasz/időszak és egy fennsík szakasz/időszak.

Exponenciális szakasz

A korai szakaszban a populáció növekedése viszonylag lassú lenne (késleltetési időszak), mivel kevés szaporodóképes egyed lenne széles körben szétszóródva.

Mivel a születésszám meghaladja a halandóságot, a népesség mérete folyamatosan növekszik. Az energia bőséges, az éghajlatváltozással szembeni ellenállás pedig minimális, ami alacsony halálozási arányt eredményez.

Átmeneti szakasz

A népességnövekedés miatt az erőforrások egyre szűkösebbé válnak, ami a túlélésért folytatott küzdelmet eredményezi. A csökkenő születési arányok és a növekvő halálozási arányok következtében lelassul a népességnövekedés.

Plateau szakasz

Végül a növekvő halálozási ráta eléri az új organizmusok termelődését, így a népességnövekedés stagnálni fog.

A korlátozó erők eredményeként a népesség meghaladta a környezet azon képességét, hogy megbirkózzon a növekedéssel. Valószínű, hogy a populáció mérete ezen a ponton nem lesz állandó, hanem az egyenletes létszám fenntartásához szükséges eltartóképesség körül fog ingadozni.

Tudósok által létrehozott exkluzív tudományos tartalom

Hogy halad a dolgozatod? Kerestél a kutatásodnak megfelelő illusztrációkat? Az Mind the Graph segítségével támogatjuk Önt.

A több ezer illusztrációval teli könyvtárból számos kategóriából választhat. Saját plakátkészítőnkkel pillanatok alatt fantasztikus plakátot készíthet.

Emellett szakértőink az illusztrációkat az Ön igényei szerint is testre szabhatják.

Hatékony tudományos ábrák létrehozása percek alatt