シグモイド型BB肥料のシグモイドって何？

bb_fer

BB肥料は経済的か？

ある作物の周年栽培をするためには、

シグモイド型のBBのロング肥料を上手に利用することが大事！

という話題になった。

シグモイド？

シグモイド(曲線)といえば、機械学習のニューラルネットワークにおいて、

対象となるデータと重みの行列同士のドット積を計算した後、データを扱いやすくするために0〜1の範囲内に変換するためのものではないか！

※シグモイド関数

ニューラルネットワーク - Wikipedia

シグモイド - Wikipedia

なんてことは置いといて、

ある点(閾値)付近で急に値が変わる様な現象をグラフ化したものがシグモイド曲線となる。

式でf(x) = 1 / (1 + e^(-x))で

xにはスカラー値(数字)だけでなく、ベクトルや行列もあり。

pythonでシグモイドを書いて、グラフ化してみる

import math
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#シグモイド関数
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + math.exp(-1 * x))

values = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1)
sig = []
for v in values:
sig.append(sigmoid(v))

#シグモイド関数のグラフを描写
plt.plot(values, sig)
plt.show()

このコードを実行してみると、

sigmoid_graph

こうなる。

つまりは、

シグモイド型のBBは最初は緩やかである程度の時間が経過したら一気に効いてくるタイプの肥料になるわけね。

ロングだから、0に近い状況が2ヶ月ぐらい続き、

そこから徐々に挙がるものがある作物の周年栽培にとって鍵となると！

BB肥料はシグモイド型の他にリニア型がある。

リニア型は日本語にすると線形型で、

読んで字の如く直線になる。

pythonでリニアを書いて、グラフ化してみると、

import math
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def linear(x):
return 0.5 * x

values = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1)
l = []
for v in values:
l.append(linear(v))

plt.plot(values, l)
plt.show()

linear_graph