必须理解 意义 的sigmoid模式或函数,无论你是建立自己的神经网络还是构建酵母生长的模型。学习 复杂的 问题 是由sigmoid函数和增长曲线解释的。
在测量生长时,干质量是一个更一致的生长指标。我们对生长的测量通常是基于我们的身高或体重增加了多少,因为你不能简单地蒸发掉一个有机体。
因此,sigmoid函数能够进行数值参数估计,因为它们是可微的。让我们在本博客中看看什么是sigmoid模式或函数。
什么是sigmoid模式?
值得注意的是,许多生物在其一生中经历了几个独特的生长阶段。随着时间的推移,可测量的尺寸或重量变量可以用来量化这种模式。
一般来说,在条件一致的情况下,通常会观察到sigmoid模式,在这种情况下,一个变量先后以指数方式增加,然后以线性方式增加,最后以渐近方式增加。绘制时可以看到一条S形曲线,或称sigmoid函数。
正态分布与许多其他累积分布函数一起被包含在sigmoid曲线中。一个神经网络也使用它们作为激活函数。
西格玛模式的意义是什么?
由于sigmoid函数的单调性、连续性和微分性,以及它的导数,可以直接制定和更新学习不同参数的方程式。
当绘制一个种群的规模与时间的关系时,可能的增长轨迹由s型曲线表示。为了理解一个生物体的生命周期,我们需要考虑这个方面。
此外,由于非线性函数会导致非线性极限,所以在神经网络中可以采用sigmoid函数来为复杂的决策函数建模。
西格玛模式由三个阶段组成
曲线将有三个主要阶段,一个加速阶段/时期,一个过渡阶段/时期,以及一个高原阶段/时期。
指数阶段
在早期阶段,人口增长将是相对缓慢的(滞后期),因为很少有生殖个体会广泛散布。
随着出生率超过死亡率,人口规模正在稳步增长。能源是丰富的,而且 气候 抵抗力很小,导致死亡率很低。
过渡阶段
由于人口增长,资源变得更加稀缺,导致生存斗争的发生。由于出生率的下降和死亡率的上升,人口增长速度放缓。
高原阶段
最终,不断上升的死亡率将等于新生物体的产量,因此人口增长将趋于平稳。
由于限制性力量的作用,人口已经超过了环境应对增长的能力。这时,人口数量很可能不会稳定,而会在维持均匀数量的承载能力附近波动。
独家科学内容,由科学家创建
你的论文进展如何?你是否一直在寻找与你的论文相对应的插图? 研究?我们已经为您提供了 Mind the Graph.
从充满数千幅插图的图书馆中,你可以从各种类别中选择。有了我们自己的 海报 决策者,你可以在短时间内得到一张精彩的海报。
此外,我们的专家还可以根据你的规格定制插图。
订阅我们的通讯
关于有效视觉的独家高质量内容
科学中的交流。