Ce este un model Sigmoid și cele 3 etape ale curbei?

Este esențial să înțelegeți semnificația unui model sau a unei funcții sigmoidale, indiferent dacă vă construiți propria rețea neuronală sau construiți un model de creștere a drojdiei. Învățarea problemelor complexe se explică prin funcția sigmoidă și curbele de creștere.

Masa uscată este un indicator mai consistent al creșterii atunci când se măsoară creșterea. Măsurătorile noastre de creștere se bazează de obicei pe cât de mult creștem în înălțime sau în greutate, deoarece nu puteți evapora pur și simplu un organism.

Prin urmare, funcțiile sigmoide permit estimarea numerică a parametrilor, deoarece sunt diferențiabile. Să aruncăm o privire asupra a ceea ce este un model sau o funcție sigmoidă în acest blog.

Ce este un model sigmoid?

Este important de remarcat faptul că multe organisme trec prin mai multe faze distincte de creștere în timpul vieții lor. O variabilă măsurabilă a mărimii sau greutății în timp poate fi utilizată pentru a cuantifica astfel de modele.

Un model sigmoid este observat în mod obișnuit în condiții care sunt în general consecvente și în care o variabilă crește succesiv exponențial, apoi liniar și, în cele din urmă, asimptotic. O curbă în formă de S, sau o funcție sigmoidă, poate fi observată atunci când este reprezentată grafic.

Distribuția normală este inclusă în curbele sigmoide, împreună cu multe alte funcții de distribuție cumulativă. O rețea neuronală le utilizează și ca funcție de activare.

Care este semnificația modelului sigmoid?

Datorită monotoniei, continuității și diferențierii funcției sigmoide, împreună cu derivata sa, este simplu de formulat și de actualizat ecuațiile pentru învățarea diferiților parametri.

O posibilă traiectorie de creștere este reprezentată de o curbă în formă de S atunci când se trasează dimensiunea unei populații în funcție de timp. Pentru a înțelege ciclul de viață al unui organism, trebuie să luăm în considerare acest aspect.

În plus, funcțiile sigmoide pot fi utilizate în rețelele neuronale pentru modelarea funcțiilor de decizie complexe, deoarece funcțiile neliniare au ca rezultat limite neliniare.

Un model sigmoid este format din trei etape

Curba va avea trei faze principale: o etapă/perioadă accelerată, o etapă/perioadă de tranziție și o etapă/perioadă de platou.

Etapa exponențială

În stadiile timpurii, creșterea populației ar fi relativ lentă (perioadă de decalaj), deoarece puțini indivizi reproducători ar fi larg răspândiți.

Pe măsură ce natalitatea depășește mortalitatea, mărimea populației crește constant. Energia este abundentă, iar rezistența climatică este minimă, ceea ce duce la rate de mortalitate scăzute.

Etapa de tranziție

Din cauza creșterii populației, resursele devin mai puține, ceea ce duce la o luptă pentru supraviețuire. Există o încetinire a creșterii populației ca urmare a scăderii ratelor de natalitate și a creșterii ratelor de mortalitate.

Etapa de platou

În cele din urmă, rata de mortalitate în creștere va fi egală cu producția de noi organisme, astfel încât creșterea populației se va stabiliza.

Ca urmare a forțelor restrictive, populația a depășit capacitatea mediului de a face față creșterii. Este probabil ca mărimea populației să nu fie constantă în acest moment, ci să fluctueze în jurul capacității de suport pentru a menține un număr egal de exemplare.

Conținut științific exclusiv, creat de oameni de știință

Cum merge treaba cu lucrarea ta? Ați căutat ilustrații care să corespundă cercetării dumneavoastră? Vă susținem cu Mind the Graph.

Dintr-o bibliotecă plină cu mii de ilustrații, puteți alege dintr-o varietate de categorii. Cu propriul nostru creator de postere, puteți obține un poster fantastic în cel mai scurt timp.

În plus, experții noștri pot, de asemenea, să personalizeze ilustrațiile în funcție de specificațiile dumneavoastră.

Creați figuri științifice eficiente în câteva minute