Che cos'è il modello sigmoideo e le 3 fasi della curva?

È essenziale comprendere il significato di un modello o di una funzione sigmoide, indipendentemente dal fatto che si costruisca una rete neurale o un modello di crescita del lievito. L'apprendimento di problemi complessi è spiegato dalla funzione sigmoide e dalle curve di crescita.

La massa secca è un indicatore più coerente per misurare la crescita. Le nostre misurazioni della crescita si basano in genere sull'aumento di altezza o di peso, poiché non è possibile far evaporare un organismo.

Di conseguenza, le funzioni sigmoidi consentono la stima numerica dei parametri perché sono differenziabili. In questo blog vedremo che cos'è un modello o una funzione sigmoide.

Che cos'è un modello sigmoide?

È importante notare che molti organismi attraversano diverse fasi di crescita distinte durante la loro vita. Per quantificare questi schemi si può utilizzare una variabile di peso o dimensione misurabile nel tempo.

Un modello sigmoide è comunemente osservato in condizioni che sono generalmente coerenti e in cui una variabile aumenta successivamente in modo esponenziale, poi lineare e infine asintotico. Una curva a forma di S, o funzione sigmoide, può essere vista quando viene tracciata.

La distribuzione normale è inclusa nelle curve sigmoidi insieme a molte altre funzioni di distribuzione cumulativa. Una rete neurale le utilizza anche come funzione di attivazione.

Qual è il significato del modello sigmoideo?

Grazie alla monotonicità, alla continuità e alla differenziazione della funzione sigmoide e della sua derivata, è facile formulare e aggiornare le equazioni per l'apprendimento di diversi parametri.

Una possibile traiettoria di crescita è rappresentata da una curva a s quando si traccia la dimensione di una popolazione rispetto al tempo. Per comprendere il ciclo di vita di un organismo, dobbiamo considerare questo aspetto.

Inoltre, le funzioni sigmoidi possono essere impiegate nelle reti neurali per modellare funzioni decisionali complesse, poiché le funzioni non lineari comportano limiti non lineari.

Un modello sigmoide è composto da tre fasi

La curva presenta tre fasi principali: una fase/periodo di accelerazione, una fase/periodo di transizione e una fase/periodo di plateau.

Fase esponenziale

Nelle prime fasi, la crescita della popolazione sarebbe relativamente lenta (periodo di ritardo), poiché pochi individui riproduttivi sarebbero ampiamente dispersi.

Poiché la natalità supera la mortalità, le dimensioni della popolazione sono in costante crescita. L'energia è abbondante e la resistenza al clima è minima, il che si traduce in scarsi tassi di mortalità.

Fase di transizione

A causa della crescita della popolazione, le risorse diventano più scarse, causando una lotta per la sopravvivenza. La crescita della popolazione subisce un rallentamento a causa della diminuzione del tasso di natalità e dell'aumento del tasso di mortalità.

Stadio dell'altopiano

Alla fine, l'aumento del tasso di mortalità eguaglierà la produzione di nuovi organismi e la crescita della popolazione si stabilizzerà.

Come risultato delle forze limitanti, la popolazione ha superato la capacità dell'ambiente di far fronte all'aumento. È probabile che a questo punto le dimensioni della popolazione non siano stabili, ma che fluttuino intorno alla capacità di carico per mantenere un numero uniforme di individui.

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