Що таке сигмоїдний патерн і 3 стадії кривої?

Важливо розуміти значення сигмоїдного патерну або функції, незалежно від того, чи будуєте ви власну нейронну мережу, чи конструюєте модель росту дріжджів. Вивчення складних проблем пояснюється за допомогою сигмоїдної функції та кривих росту.

Суха маса є більш стабільним показником росту при вимірюванні росту. Наші вимірювання росту зазвичай базуються на тому, наскільки ми збільшилися у зрості або вазі, оскільки організм не може просто випаруватися.

Як наслідок, сигмоїдні функції дають змогу чисельно оцінювати параметри, оскільки вони є диференційованими. У цьому блозі ми розглянемо, що таке сигмоїдна модель або функція.

Що таке сигмоїдний візерунок?

Важливо зазначити, що багато організмів проходять кілька характерних фаз росту протягом свого життя. Для кількісної оцінки таких закономірностей можна використовувати вимірюваний розмір або вагу, що змінюються в часі.

Сигмоїдальний патерн зазвичай спостерігається в умовах, які загалом є послідовними, і де змінна послідовно зростає експоненціально, потім лінійно і, нарешті, асимптотично. На графіку можна побачити S-подібну криву, або сигмоїдну функцію.

Нормальний розподіл входить до складу сигмоїдних кривих разом з багатьма іншими кумулятивними функціями розподілу. Нейронна мережа також використовує їх як функцію активації.

Яке значення має сигмоїдний візерунок?

Завдяки монотонності, неперервності та диференційованості сигмоїдної функції, а також її похідної, легко формулювати та оновлювати рівняння для навчання різних параметрів.

Можлива траєкторія росту зображується s-образною кривою, коли розмір популяції залежить від часу. Щоб зрозуміти життєвий цикл організму, ми повинні розглянути цей аспект.

Крім того, сигмоїдні функції можна використовувати в нейронних мережах для моделювання складних функцій прийняття рішень, оскільки нелінійні функції призводять до нелінійних обмежень.

Сигмоїдний візерунок складається з трьох етапів

Крива матиме три основні фази: прискорений етап/період, перехідний етап/період та етап/період плато.

Експоненціальна стадія

На ранніх стадіях зростання популяції буде відносно повільним (лаговий період), оскільки нечисленні репродуктивні особини будуть широко розпорошені.

Оскільки народжуваність перевищує смертність, чисельність населення постійно зростає. Енергії багато, а стійкість до клімату мінімальна, що призводить до низького рівня смертності.

Перехідний етап

Через зростання населення ресурси стають дефіцитними, що спричиняє боротьбу за виживання. Відбувається уповільнення темпів зростання населення внаслідок зменшення народжуваності та збільшення смертності.

Стадія плато

Зрештою, зростаючий рівень смертності зрівняється з виробництвом нових організмів, тому зростання населення зупиниться.

В результаті дії обмежувальних сил популяція переросла здатність довкілля впоратися зі зростанням. Цілком ймовірно, що на цьому етапі чисельність популяції не буде стабільною, а коливатиметься навколо межі здатності підтримувати рівну кількість особин.

Ексклюзивний науковий контент, створений вченими

Як просувається робота над вашою статтею? Ви шукаєте ілюстрації, які відповідають вашому дослідженню? З Mind the Graph ми вас підтримаємо.

З бібліотеки, наповненої тисячами ілюстрацій, ви можете вибирати з різних категорій. За допомогою нашого власного редактора плакатів ви можете швидко створити фантастичний постер.

Крім того, наші фахівці також можуть налаштувати ілюстрації відповідно до ваших побажань.

Створюйте ефективні наукові цифри за лічені хвилини