Что такое сигмовидная форма и 3 стадии кривой?

Очень важно понимать значение сигмоидальной модели или функции, независимо от того, строите ли вы собственную нейронную сеть или конструируете модель роста дрожжей. Изучение сложных проблем объясняется сигмоидной функцией и кривыми роста.

Сухая масса является более последовательным показателем роста при измерении роста. Наши измерения роста обычно основаны на том, насколько мы увеличиваемся в росте или весе, поскольку невозможно просто испарить организм.

В результате сигмоидные функции позволяют проводить численную оценку параметров, поскольку они дифференцируемы. Давайте в этом блоге рассмотрим, что такое сигмоидная модель или функция.

Что такое сигмовидная модель?

Важно отметить, что многие организмы проходят несколько характерных фаз роста в течение своей жизни. Для количественной оценки таких закономерностей можно использовать измеряемую переменную размера или веса с течением времени.

Сигмоидная модель обычно наблюдается в условиях, которые в целом постоянны, и где переменная последовательно увеличивается экспоненциально, затем линейно и, наконец, асимптотически. При построении графика можно увидеть S-образную кривую, или сигмоидную функцию.

Нормальное распределение входит в сигмоидные кривые наряду со многими другими кумулятивными функциями распределения. Нейронная сеть также использует их в качестве функции активации.

Каково значение сигмовидной модели?

Благодаря монотонности, непрерывности и дифференцируемости сигмоидной функции, а также ее производной, можно легко сформулировать и обновить уравнения для обучения различных параметров.

Возможная траектория роста представлена в виде s-кривой при построении графика зависимости численности популяции от времени. Чтобы понять жизненный цикл организма, нам необходимо рассмотреть этот аспект.

Кроме того, сигмоидные функции могут использоваться в нейронных сетях для моделирования сложных функций принятия решений, поскольку нелинейные функции приводят к нелинейным ограничениям.

Сигмоидная модель состоит из трех этапов

Кривая будет состоять из трех основных фаз: ускоренная стадия/период, переходная стадия/период и стадия/период плато.

Экспоненциальная стадия

На ранних стадиях рост популяции будет относительно медленным (лаг-период), поскольку немногие репродуктивные особи будут широко рассеяны.

Поскольку рождаемость превышает смертность, численность популяции неуклонно растет. Энергия в изобилии, а устойчивость к климату минимальна, что приводит к низкому уровню смертности.

Переходный этап

Вследствие роста населения ресурсы становятся все более скудными, что вызывает борьбу за выживание. Рост населения замедляется в результате снижения рождаемости и увеличения смертности.

Стадия плато

В конце концов, растущий уровень смертности сравняется с производством новых организмов, и рост населения выйдет на плато.

В результате действия ограничивающих сил численность популяции превысила способность окружающей среды справиться с ее ростом. Вполне вероятно, что в этот момент численность популяции не будет стабильной, а будет колебаться вокруг несущей способности для поддержания равномерной численности.

Эксклюзивный научный контент, созданный учеными

Как продвигается работа над вашей статьей? Вы искали иллюстрации, соответствующие вашему исследованию? Мы поможем вам с помощью Mind the Graph.

Из библиотеки, наполненной тысячами иллюстраций, вы можете выбрать одну из множества категорий. С нашим собственным создателем плакатов вы сможете в кратчайшие сроки создать фантастический плакат.

Кроме того, наши специалисты могут изготовить иллюстрации на заказ в соответствии с вашими требованиями.

Создавайте эффективные научные фигуры за считанные минуты