Kas yra Sigmoidinis modelis ir 3 kreivės etapai?

Svarbu suvokti sigmos modelio ar funkcijos reikšmę, nepriklausomai nuo to, ar kuriate savo neuroninį tinklą, ar konstruojate mielių augimo modelį. Sudėtingų problemų mokymąsi paaiškina sigmos funkcija ir augimo kreivės.

Sausoji masė yra nuoseklesnis augimo rodiklis matuojant augimą. Mūsų augimo matavimai paprastai grindžiami tuo, kiek priaugome ūgio ar svorio, nes negalima tiesiog išgarinti organizmo.

Todėl sigmoidinės funkcijos leidžia atlikti skaitinį parametrų įvertinimą, nes jos yra diferencijuojamos. Šiame tinklaraštyje apžvelgsime, kas yra sigmoidinis modelis arba funkcija.

Kas yra sigmos modelis?

Svarbu pažymėti, kad daugelis organizmų per savo gyvenimą patiria keletą skirtingų augimo etapų. Tokiems dėsningumams kiekybiškai įvertinti galima naudoti išmatuojamą dydžio ar svorio kintamąjį per tam tikrą laiką.

Sigmoidinis modelis dažniausiai pastebimas, kai sąlygos yra iš esmės nuoseklios ir kai kintamasis nuosekliai didėja eksponentiškai, paskui tiesiškai ir galiausiai asimptotiškai. Nubrėžus grafiką galima matyti S formos kreivę arba sigmos funkciją.

Normalusis pasiskirstymas yra įtrauktas į sigmoidines kreives kartu su daugeliu kitų kumuliatyvinio pasiskirstymo funkcijų. Juos kaip aktyvavimo funkciją naudoja ir neuroninis tinklas.

Kokią reikšmę turi sigmos modelis?

Dėl sigmoidinės funkcijos monotoniškumo, tolydumo ir diferencijavimo bei jos išvestinės nesunku suformuluoti ir atnaujinti skirtingų parametrų mokymosi lygtis.

Galimą augimo trajektoriją vaizduoja s formos kreivė, kai populiacijos dydis vaizduojamas priklausomai nuo laiko. Norėdami suprasti organizmo gyvenimo ciklą, turime atsižvelgti į šį aspektą.

Be to, sigmoidinės funkcijos gali būti naudojamos neuroniniuose tinkluose sudėtingoms sprendimų funkcijoms modeliuoti, nes netiesinės funkcijos lemia netiesines ribas.

Sigmoidinį modelį sudaro trys etapai

Bus trys pagrindiniai kreivės etapai: spartėjimo etapas (laikotarpis), pereinamasis etapas (laikotarpis) ir platumos etapas (laikotarpis).

Eksponentinis etapas

Ankstyvaisiais etapais populiacijos augimas būtų palyginti lėtas (vėlavimo laikotarpis), nes nedaug reprodukcinių individų būtų plačiai pasklidę.

Kadangi gimstamumas viršija mirtingumą, populiacijos dydis nuolat auga. Energijos yra daug, o atsparumas klimatui - minimalus, todėl mirtingumo rodikliai prasti.

Pereinamasis etapas

Augant gyventojų skaičiui, mažėja išteklių, todėl kyla kova dėl išlikimo. Dėl mažėjančio gimstamumo ir didėjančio mirtingumo sulėtėja gyventojų skaičiaus augimas.

Plateau etapas

Galiausiai didėjantis mirtingumas bus lygus naujų organizmų gamybai, todėl populiacijos augimas pasieks plokščiąją ribą.

Dėl ribojančių jėgų gyventojų skaičius viršijo aplinkos gebėjimą susidoroti su jo didėjimu. Tikėtina, kad šiuo metu populiacijos dydis nebus pastovus, o svyruos apie leistiną dydį, kad būtų išlaikytas tolygus skaičius.

Mokslininkų sukurtas išskirtinis mokslinis turinys

Kaip sekasi rengti dokumentą? Ar ieškojote iliustracijų, atitinkančių jūsų tyrimą? Mes jums padedame su Mind the Graph.

Iš tūkstančių iliustracijų bibliotekos galite rinktis iš įvairių kategorijų. Naudodamiesi mūsų plakato kūrėju, fantastišką plakatą galėsite sukurti akimirksniu.

Be to, mūsų ekspertai gali pritaikyti iliustracijas pagal jūsų pageidavimus.

Per kelias minutes sukurkite efektyvius mokslinius paveikslėlius