Hva er et sigmoidmønster og kurvens 3 stadier?

Det er viktig å forstå betydningen av et sigmoidmønster eller en sigmoidfunksjon, uansett om du bygger ditt eget nevrale nettverk eller konstruerer en modell for gjærvekst. Sigmoidfunksjonen og vekstkurvene forklarer hvordan man lærer komplekse problemer.

Tørrmasse er en mer konsekvent indikator på vekst når man måler vekst. Vi måler vanligvis vekst basert på hvor mye vi øker i høyde eller vekt, siden man ikke bare kan fordampe en organisme.

Som et resultat muliggjør sigmoidfunksjoner numerisk parameterestimering fordi de er differensierbare. La oss ta en titt på hva et sigmoidmønster eller en sigmoidfunksjon er i denne bloggen.

Hva er et sigmoidmønster?

Det er viktig å merke seg at mange organismer gjennomgår flere forskjellige vekstfaser i løpet av livet. En målbar størrelses- eller vektvariabel over tid kan brukes til å kvantifisere slike mønstre.

Et sigmoidmønster observeres ofte under forhold som generelt er konsistente, og der en variabel suksessivt øker eksponentielt, deretter lineært og til slutt asymptotisk. En S-formet kurve, eller sigmoidfunksjon, kan sees når den plottes.

Normalfordelingen inngår i sigmoidkurver sammen med mange andre kumulative fordelingsfunksjoner. Et nevralt nettverk bruker dem også som aktiveringsfunksjon.

Hvilken betydning har sigmoidmønsteret?

På grunn av sigmoidfunksjonens monotoni, kontinuitet og differensiering, sammen med dens deriverte, er det enkelt å formulere og oppdatere ligninger for læring av ulike parametere.

En mulig vekstbane representeres av en s-kurve når man plotter størrelsen på en populasjon mot tiden. For å forstå en organismes livssyklus må vi ta hensyn til dette aspektet.

I tillegg kan sigmoide funksjoner brukes i nevrale nettverk for å modellere komplekse beslutningsfunksjoner, siden ikke-lineære funksjoner resulterer i ikke-lineære grenser.

Et sigmoidmønster består av tre faser

Det vil være tre hovedfaser i kurven, en akselererende fase/periode, en overgangsfase/periode og en platåfase/periode.

Eksponentiell fase

I de tidlige stadiene vil bestandsveksten være relativt langsom (etterslep), siden få reproduktive individer vil være spredt over store områder.

Etter hvert som nataliteten overgår dødeligheten, vokser populasjonsstørrelsen jevnt og trutt. Det er rikelig med energi, og klimamotstanden er minimal, noe som resulterer i lav dødelighet.

Overgangsfase

På grunn av befolkningsveksten blir ressursene knappere, noe som fører til en kamp for overlevelse. Befolkningsveksten avtar som følge av synkende fødselsrater og økende dødsrater.

Platåstadiet

Til slutt vil den økende dødeligheten være like stor som produksjonen av nye organismer, og befolkningsveksten vil flate ut.

Som et resultat av de begrensende kreftene har populasjonen vokst seg større enn miljøets evne til å håndtere økningen. Det er sannsynlig at populasjonsstørrelsen ikke vil være stabil på dette tidspunktet, men at den vil svinge rundt bæreevnen for å opprettholde et jevnt antall.

Eksklusivt vitenskapelig innhold, laget av forskere

How is your paper coming along? Have you been searching for illustrations that correspond to your research? We’ve got your back with Mind the Graph.

Fra et bibliotek fylt med tusenvis av illustrasjoner kan du velge mellom en rekke kategorier. Med vår egen plakatprodusent kan du lage en fantastisk plakat på kort tid.

I tillegg kan våre eksperter også tilpasse illustrasjoner i henhold til dine spesifikasjoner.

Lag effektive vitenskapelige figurer på få minutter