stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
ทรานส์ฟอร์เมอร์

สำหรับความหมายอื่น ดูที่ ทรานส์ฟอร์เมอร์ (แก้ความกำกวม)
โครงสร้างสถาปัตยกรรมทรานส์ฟอร์เมอร์มาตรฐาน ด้านซ้ายคือตัวเข้ารหัส ด้านขวาคือตัวถอดรหัส
ทรานส์ฟอร์เมอร์ (transformer) เป็นแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก ที่เผยแพร่โดยนักวิจัยของกูเกิลเมื่อวันที่ 12 มิถุนายน 2017 มีการนำมาประยุกต์ใช้อย่างกว้างขวาง โดยเฉพาะในสาขาการประมวลภาษาธรรมชาติ
เช่นเดียวกับ โครงข่ายประสาทแบบเวียนซ้ำ (RNN) สถาปัตยกรรมทรานส์ฟอร์เมอร์ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการข้อมูลอนุกรมเวลา เช่น ภาษาธรรมชาติ เพื่อดำเนินการต่าง ๆ เช่น การแปล และ การสรุปความอัตโนมัติ แต่ในกรณีของทรานส์ฟอร์เมอร์นั้น สามารถทำการประมวลข้อมูลทั้งหมดในอนุกรมเวลาพร้อมกันโดยไม่ต้องตามลำดับได้ ตัวอย่างเช่น หากข้อมูลที่ป้อนเป็นประโยคภาษาธรรมชาติ ก็ไม่จำเป็นต้องประมวลผลตั้งแต่ต้นจนจบประโยค ด้วยเหตุนี้ทรานส์ฟอร์เมอร์จึงยอมให้มีการคำนวณแบบขนานได้มากกว่าโครงข่ายประสาทแบบเวียนซ้ำ ซึ่งทำให้ช่วยลดเวลาในการฝึกแบบจำลองลงไปได้มาก
นับตั้งแต่ได้รับการเผยแพร่ แบบจำลองทรานส์ฟอร์เมอร์ได้รับการนำมาใช้งานอย่างกว้างขวางเพื่อแก้ไขปัญหามากมายในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ โดยแทนที่แบบจำลองโครงข่ายประสาทแบบเวียนซ้ำแบบเก่า เช่น หน่วยความจำระยะสั้นแบบยาว (LSTM) แบบจำลองทรานส์ฟอร์เมอร์มีส่วนช่วยให้สามารถทำการคำนวณแบบขนานระหว่างการฝึก ช่วยให้สามารถฝึกชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้ ซึ่งนำไปสู่การพัฒนาระบบฝึกล่วงหน้า เช่น BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) และ GPT (Generative Pre-trained Transformer) แบบจำลองได้รับการฝึกโดยชุดข้อมูลภาษาทั่วไปขนาดใหญ่เพื่อสร้างแบบจำลองรากฐาน และนำไปทำการปรับละเอียดให้เข้ากับงานภาษาเฉพาะได้
การออกแบบพื้นฐาน

เช่นเดียวกับแบบจำลองที่ประดิษฐ์ขึ้นก่อนหน้านี้ ทรานส์ฟอร์เมอร์เป็นโครงสร้างที่ประกอบไปด้วยตัวเข้ารหัสและตัวถอดรหัส ตัวเข้ารหัสประกอบด้วยชุดของชั้นเข้ารหัสที่ประมวลผลค่าป้อนเข้าซ้ำ ๆ กัน และตัวถอดรหัสประกอบด้วยชุดของชั้นถอดรหัสที่ทำสิ่งเดียวกันกับข้อมูลขาออกจากตัวเข้ารหัส
หน้าที่ของชั้นเข้ารหัสแต่ละชั้นคือการประมวลผลข้อมูลขาเข้าและสร้างการเข้ารหัส รวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับส่วนของข้อมูลขาเข้าที่เกี่ยวข้องกัน ชั้นเข้ารหัสแต่ละชั้นจะส่งผ่านลำดับของการเข้ารหัสแล้วใช้เป็นค่าขาเข้าป้อนไปยังชั้นตัวเข้ารหัสถัดไป
แต่ละชั้นตัวถอดรหัสทำสิ่งที่ตรงกันข้าม: โดยรับข้อมูลจากตัวเข้ารหัสทั้งหมดมา แล้วนำมาจัดการประมวลผล ใช้ข้อมูลบริบทที่ฝังไว้เพื่อสร้างลำดับขาออก
เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ แต่ละชั้นของตัวเข้ารหัสและตัวถอดรหัสจะใช้กลไกความใส่ใจ โดยกลไกความใส่ใจจะกำหนดน้ำหนักแต่ละขาเข้าตามความสัมพันธ์กับข้อมูลขาเข้าอื่น ๆ ทั้งหมด แล้วดึงข้อมูล สร้างข้อมูลขาออก ชั้นถอดรหัสแต่ละชั้นมีกลไกความใส่ใจเพื่อรับข้อมูลจากชั้นถอดรหัสก่อนหน้า ก่อนที่จะรับข้อมูลจากชั้นเข้ารหัส ทั้งชั้นเข้ารหัสและชั้นถอดรหัสประกอบด้วยโครงข่ายประสาทเทียมแบบป้อนไปข้างหน้าเพื่อประมวลผลค่าขาออกเพิ่มเติม
การออกแบบพื้นฐาน > หน่วยความใส่ใจ

ส่วนประกอบพื้นฐานของทรานส์ฟอร์เมอร์ คือหน่วยความใส่ใจ ซึ่งผ่านการคำนวณโดยผลคูณจุดแล้วปรับสเกล (Scaled dot-product attention unit) เมื่อข้อความถูกป้อนเข้าให้กับแบบจำลองทรานส์ฟอร์เมอร์ ค่าน้ำหนักความใส่ใจจะถูกคำนวณจากโทเค็นทั้งหมดพร้อมกัน หน่วยความใส่ใจจะสร้างการฝังโทเค็นทุกรายการภายในบริบท ซึ่งไม่เพียงแต่รวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับตัวโทเค็นนั้นเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความเชื่อมโยง (ถ่วงน้ำหนักด้วยน้ำหนักความใส่ใจ) กับโทเค็นอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องด้วย
แบบจำลองทรานส์ฟอร์เมอร์ จะทำการเรียนรู้ 3 อย่างคือ เมทริกซ์น้ำหนักเควียรี  W_{Q}, เมทริกซ์น้ำหนักคีย์  W_{K}และ เมทริกซ์น้ำหนักค่า  W_{V} สำหรับแต่ละหน่วยความใส่ใจ เมื่อคูณค่าป้อนเข้า  x_{i} จากชั้นการฝังคำด้วยเมทริกซ์น้ำหนักสำหรับโทเค็นที่  i แต่ละตัวแล้ว จะได้เวกเตอร์เควียรี  q_{i}=x_{i}W_{Q}, เวกเตอร์คีย์  k_{i}=x_{i}W_{K}, เวกเตอร์ค่า  v_{i}=x_{i}W_{V} น้ำหนักความใส่ใจ  a_{ij} เป็นผลคูณจุดของเวกเตอร์เควียรี  q_{i} กับเวกเตอร์คีย์  k_{j} แล้วหารด้วยรากที่สองของจำนวนมิติ  {\sqrt {d_{k}}} เพื่อรักษาเสถียรภาพของความชัน จากนั้นผลรวมน้ำหนักจะถูกทำให้เป็น 1 โดยใช้ฟังก์ชันซอฟต์แมกซ์
พารามิเตอร์น้ำหนักเควียรี  W_{Q} และพารามิเตอร์น้ำหนักคีย์  W_{K} เป็นเมทริกซ์ที่แตกต่างกัน และอาจไม่จำเป็นต้องสมมาตร นั่นคือแม้โทเค็นตัวที่  i จะมุ่งความใส่ใจไปที่โทเค็นตัวที่  j (นั่นคือ  q_{i}\cdot k_{j} มีขนาดใหญ่) แต่โทเคนตัวที่  j ก็อาจไม่จำเป็นต้องให้ความใส่ใจกับโทเคนตัวที่  i  (นั่นคือ  q_{j}\cdot k_{i} ไม่จำเป็นต้องใหญ่โต) ค่าขาออกของหน่วยความใส่ใจที่มีต่อโทเค็นตัวที่  i นั้นเป็นผลรวมถ่วงน้ำหนักของเวกเตอร์ค่าของโทเค็นทั้งหมด
การคำนวณความใส่ใจโทเค็นทั้งหมดสามารถแสดงในรูปการคำนวณเมทริกซ์ขนาดใหญ่รายการเดียวได้ ซึ่งมีส่วนช่วยอย่างมากในการฝึกแบบจำลอง ทำให้สามารถฝึกได้อย่างรวดเร็ว
การคำนวณภายในหน่วยความใส่ใจของทรานส์ฟอร์เมอร์เขียนเป็นสูตรได้ว่า {\begin{aligned}\mathrm {Attention} (Q,K,V)=\mathrm {softmax} \left({\frac {QK^{\mathrm {T} }}{\sqrt {d_{k}}}}\right)\,V\end{aligned}}ในที่นี้  Q,  K,  V คือเมทริกซ์ของเควียรี, คีย์, ค่า โดยเวกเตอร์เควียรี  q_{i}, เวกเตอร์คีย์  k_{i}, เวกเตอร์ค่า  v_{i} จะแสดงถึงแถวที่  i ของเมทริกซ์  Q,  K,  V
การออกแบบพื้นฐาน > หน่วยความใส่ใจ > กลไกความใส่ใจแบบหลายหัว

เมทริกซ์ชุดหนึ่ง  \left(W_{Q},W_{K},W_{V}\right) เรียกว่า หัวความใส่ใจ (attention head) และแต่ละชั้นของแบบจำลองทรานส์ฟอร์เมอร์จะมีหัวความใส่ใจหลายหัว ส่วนหัวความใส่ใจหนึ่งหัวให้ความใส่ใจกับโทเค็นที่เกี่ยวข้องกับแต่ละโทเค็น แต่การใช้ส่วนหัวความใส่ใจหลายหัวทำให้แบบจำลองสามารถดำเนินการที่คล้ายกันกับความเกี่ยวพันที่นิยามแบบต่าง ๆ ได้ การวิจัยแสดงให้เห็นว่าหัวความใส่ใจจำนวนมากใน ทรานส์ฟอร์เมอร์สามารถเข้ารหัสความสัมพันธ์ในแบบที่มนุษย์สามารถตีความได้ ตัวอย่างเช่น มีหัวความใส่ใจที่มุ่งความใส่ไปไปที่คำถัดไปเป็นหลัก และหัวความใส่ใจที่มุ่งความใส่ใจจากคำกริยาไปยังกรรมโดยตรง เนื่องจากแบบจำลอง ทรานส์ฟอร์เมอร์ มีหัวความใส่ใจหลายหัว จึงสามารถจับความสัมพันธ์การเชื่อมโยงได้หลายระดับและหลายประเภท ตั้งแต่ผิวเผินไปจนถึงความหมาย ขาออกหลายรายการจากชั้นความใส่ใจแบบหลายหัวจะถูกต่อเข้าด้วยกันและส่งผ่านไปยังชั้นโครงข่ายประสาทแบบป้อนไปข้างหน้า
{\begin{aligned}\mathrm {MultiHead} (Q,K,V)=\mathrm {Concat} \left(\mathrm {head} _{1},\dots ,\mathrm {head} _{h}\right)\,W^{O}\\\mathrm {where} \quad \mathrm {head} _{i}=\mathrm {Attention} (QW_{i}^{Q},KW_{i}^{W},VW_{i}^{V})\end{aligned}}
การออกแบบพื้นฐาน > ชั้นย่อยป้อนไปข้างหน้าแบบตามจุด

FFN(x_{t})=ReLU(x_{t}W_{1})W_{2}
ที่ส่วนชั้นย่อยป้อนไปข้างหน้าแบบตามจุด (point-wise feed-forward) ใช้โครงข่ายเชื่อมต่อสมบูรณ์แบบป้อนไปข้างหน้ากับเวกเตอร์ขาเข้า  x_{t} ที่ตำแหน่ง  t พารามิเตอร์น้ำหนัก  W_{1} และ  W_{2} ไม่ขึ้นกับตำแหน่ง  t (น้ำหนักต่างกันสำหรับแต่ละชั้น) กล่าวคือ จะดำเนินการประมวลผลเทียบเท่ากับชั้นสังวัตนาการแบบตามจุด (ซึ่งมีขนาดเคอร์เนลเป็น 1) 2 ชั้นในทิศทางตำแหน่ง
โครงสร้างเชื่อมต่อสมบูรณ์สามารถทำการคำนวณแบบคู่ขนานภายในชั้นได้ ดังนั้นชั้นย่อยนี้สามารถทำการคำนวณแบบขนานในทิศทางของตำแหน่ง ทำให้สามารถเรียนรู้แบบคู่ขนานในระดับสูง ซึ่งนี่เป็นเป้าหมายหลักอย่างหนึ่งของทรานส์ฟอร์เมอร์
เนื่องจากชั้นย่อยถูกใช้ภายในการเชื่อมต่อส่วนเหลือ จึงเป็นการดีที่จะให้มิติของขาเข้าและขาออกเท่ากัน ในงานวิจัยต้นฉบับใช้ขนาดขาเข้าและขาออกเป็น  d_{model}=512 ขนาดของชั้นกลางมีขนาดใหญ่กว่าขาเข้าและขาออก
การออกแบบพื้นฐาน > ตัวเข้ารหัส

ตัวเข้ารหัสแต่ละตัวประกอบด้วย 2 ส่วน ได้แก่ กลไกความใส่ใจตัวเอง และชั้นย่อยป้อนไปข้างหน้าแบบตามจุด กลไกความใส่ใจตัวเองจะใช้ชุดการเข้ารหัสขาเข้าจากตัวเข้ารหัสตัวก่อน ๆ และถ่วงน้ำหนักด้วยค่าความเกี่ยวพันร่วมกันเพื่อสร้างชุดการเข้ารหัสขาออก จากนั้นชั้นย่อยป้อนไปข้างหน้าจะประมวลผลการเข้ารหัสขาออกแต่ละรายการแยกกัน การเข้ารหัสขาออกเหล่านี้จะถูกป้อนเป็นข้อมูลขาเข้าไปยังตัวเข้ารหัสถัดไปในที่สุด
ตัวเข้ารหัสตัวแรกจะรับข้อมูลตำแหน่งและการฝังลำดับขาเข้าเป็นข้อมูลป้อนเข้า ข้อมูลตำแหน่งเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับทรานส์ฟอร์เมอร์ในการระบุข้อมูลตำแหน่งของข้อมูลป้อนเข้า เนื่องจากไม่มีส่วนอื่นใดให้ข้อมูลตำแหน่ง
การออกแบบพื้นฐาน > ตัวถอดรหัส

ตัวถอดรหัสแต่ละตัวประกอบด้วย 3 ส่วน ได้แก่ กลไกความใส่ใจตัวเอง กลไกความใส่ใจที่เกี่ยวข้องกับการเข้ารหัส และชั้นย่อยป้อนไปข้างหน้า ตัวถอดรหัสทำหน้าที่คล้ายกับตัวเข้ารหัส โดยแทรกกลไกความใส่ใจเพิ่มเติมเพื่อดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากการเข้ารหัสที่สร้างโดยตัวเข้ารหัส
เช่นเดียวกับตัวเข้ารหัสตัวแรก ตัวถอดรหัสตัวแรกจะได้รับค่าเป็นข้อมูลตำแหน่งขาเข้าและการฝังลำดับขาออก แทนที่จะเป็นการเข้ารหัส อย่างไรก็ตาม ภายในทรานส์ฟอร์เมอร์ไม่ควรใช้ค่าขาออกปัจจุบันหรือในอนาคตเพื่อคาดการณ์ขาออก ดังนั้นลำดับขาออกจึงควรถูกปกปิดบางส่วนเพื่อป้องกันการไหลของข้อมูลย้อนกลับ
ตัวถอดรหัสตัวสุดท้ายจะตามด้วยการแปลงเชิงเส้นขั้นสุดท้ายและชั้นซอฟต์แมกซ์ เพื่อสร้างความน่าจะเป็นสำหรับคำศัพท์ ซึ่งเป็นผลลัพธ์สุดท้ายที่ต้องการ
การออกแบบพื้นฐาน > รูปแบบทางเลือก

การฝึกสถาปัตยกรรมที่ใช้ทรานส์ฟอร์เมอร์อาจใช้ทรัพยากรมาก โดยเฉพาะประโยคยาว ๆ มีสถาปัตยกรรมที่เรียกว่า รีฟอร์เมอร์ (Reformer) ถูกสร้างขึ้นมาเป็นทางเลือก โดยอ้างว่าช่วยลดภาระในการคำนวณ  O(L^{2}) จาก  O(L\ln L) (โดยที่  L คือความยาวของลำดับ) รีฟอร์เมอร์ใช้ locality sensitive hashing และชั้นที่พลิกกลับได้
การฝึก

โดยทั่วไปแล้ว ทรานส์ฟอร์เมอร์จะผ่านการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน (การฝึกล่วงหน้าด้วยการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน ตามด้วยการปรับละเอียดด้วยการเรียนรู้แบบมีผู้สอน) เนื่องจากข้อมูลการฝึกที่มีฉลากกำกับมีอยู่จำกัด การฝึกล่วงหน้าจึงมักดำเนินการกับชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ งานก่อนการเรียนรู้และการปรับแต่งมีดังนี้
การทำนายคำถัดไป
การตอบคำถาม
การอ่านตีความ
การวิเคราะห์ความรู้สึก
การสรุปความอัตโนมัติ
การเขียนโปรแกรม

แบบจำลองทรานส์ฟอร์เมอร์ได้รับการบรรจุอยู่ในเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกที่สำคัญ เช่น TensorFlow และ PyTorch สำหรับเขียนด้วยภาษาไพธอน
การประยุกต์ใช้

ทรานส์ฟอร์เมอร์ถูกนำมาใช้เป็นหลักในด้าน การประมวลภาษาธรรมชาติ เช่น การแปลด้วยเครื่อง และ การทำนายอนุกรมเวลา แบบจำลองที่ได้รับการฝึกล่วงหน้าจำนวนมาก เช่น GPT (GPT-1, GPT-2, GPT-3, GPT-4, ChatGPT), BERT, XLNet, RoBERTa ฯลฯ ล้วนมีพื้นฐานจากทรานส์ฟอร์เมอร์
ในปี 2020 ยังพบว่า GPT-2 ซึ่งใช้โครงสร้างทรานส์ฟอร์เมอร์สามารทำการปรับละเอียดให้ใช้เล่นหมากรุกได้ด้วย
วิชันทรานส์ฟอร์เมอร์ ซึ่งสร้างขึ้นจากสถาปัตยกรรมทรานส์ฟอร์เมอร์ เผยแพร่โดยทีมวิจัยของกูเกิลในปี 2020 ได้รับการนำมาใช้ในด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์ และบรรลุผลสำเร็จที่เหนือกว่าโครงข่ายประสาทเทียมแบบสังวัตนาการ
ทุพโภชนาการ

| ทุพโภชนาการ> บัญชีจำแนกและลิงก์ไปภายนอก |
| --- | --- |
ICD-9: 263.9
eMedicine: ped/1360
MeSH: D044342
ทุพโภชนาการ (อังกฤษ: malnutrition) เป็นภาวะซึ่งเกิดขึ้นจากการรับประทานอาหารไม่สมดุลกัน โดยอาจมีสารอาหารบางอย่างได้รับไม่เพียงพอ เกิน หรือผิดสัดส่วน ผลอาจทำให้เกิดความผิดปกติทางโภชนาการต่าง ๆ ขึ้นอยู่กับว่าสารอาหารที่ได้รับนั้นขาดหรือเกิน
องค์การอนามัยโลกกล่าวถึงทุพโภชนาการว่าเป็นภัยคุกคามร้ายแรงที่สุดต่อสาธารณสุขของโลก การปรับปรุงสารอาหารถูกมองอย่างกว้างขวางว่าเป็นรูปแบบการช่วยเหลือที่มีประสิทธิภาพสูงสุด มาตรการฉุกเฉินมีทั้งการจัดสารอาหารรองที่ขาดโดยใช้ผงกระแจะ (sachet powder) เสริมอาหาร เช่น เนยถั่ว หรือผ่านผลิตภัณฑ์เสริมอาหารโดยตรง แบบจำลองการบรรเทาทุพภิกขภัยได้มีการใช้เพิ่มขึ้นโดยกลุ่มช่วยเหลือ ที่เรียกร้องให้ส่งเงินหรือคูปองเงินสดแก่ผู้หิวโหยเพื่อจ่ายชาวนาท้องถิ่น แทนที่จะซื้ออาหารจากประเทศผู้บริจาค ซึ่งมักกำหนดโดยกฎหมาย เพราะจะเสียเงินไปกับค่าขนส่ง
มาตรการระยะยาวรวมถึงการลงทุนในเกษตรกรรมสมัยใหม่ในที่ซึ่งขาดแคลน เช่น ปุ๋ยและชลประทาน ซึ่งกำจัดความหิวโหยได้อย่างใหญ่หลวงในประเทศพัฒนาแล้ว อย่างไรก็ดี ธนาคารโลกตำหนิหน่วยงานของรัฐที่จำกัดชาวนาอย่างรุนแรง และการขยายการใช้ปุ๋ยถูกขัดขวางโดยกลุ่มสิ่งแวดล้อมบางกลุ่ม
ผล > อัตราการตาย

ตามข้อมูลของ Jean Ziegler ผู้รายงานพิเศษแห่งสหประชาชาติด้านสิทธิในอาหารตั้งแต่ พ.ศ. 2543 ถึงมีนาคม พ.ศ. 2551 อัตราการตายเนื่องจากทุพโภชนาการคิดเป็นสัดส่วน 58% ของการตายทั้งหมดใน พ.ศ. 2549 "ในโลกนี้ ประมาณ 62 ล้านคน เมื่อรวมสาเหตุการทายทุกอย่างด้วยกัน ตายในแต่ละปี หนึ่งในสิบสองคนทั่วโลกขาดอาหาร ใน พ.ศ. 2549 มากกว่า 36 ล้านคนเสียชีวิตด้วยความหิวโหยหรือโรคอันเนื่องมาจากการขาดสารอาหารรอง"
ตามข้อมูลขององค์การอนามัยโลก จนถึงขณะนี้ทุพโภชนาการเป็นสาเหตุใหญ่ที่สุดของการตายในเด็ก มากถึงครึ่งหนึ่งในกรณีทั้งหมด เด็กหกล้านคนเสียชีวิตด้วยความหิวโหยทุกปี น้ำหนักแรกคลอดต่ำและภาวะทารกโตช้าในครรภ์เป็นเหตุการเสียชีวิตของเด็ก 2.2 ล้านคนต่อปี การไม่มีการเลี้ยงลูกด้วยนมแม่หรือการเลี้ยงลูกด้วยนมแม่ที่เลวทำให้เด็กเสียชีวิตอีก 1.4 ล้านคน ภาวะขาดแคลนอื่น ๆ เช่น การขาดวิตามินเอหรือสังกะสี ทำให้เด็กเสียชีวิต 1 ล้านคนต่อปี ทุพโภชนาการในช่วงหนึ่งถึงสองปีแรกจะเปลี่ยนแปลงย้อนกลับไม่ได้ เด็กที่ขาดอาหารจะโตขึ้นโดยมีสุขภาพเลวกว่าและมีสัมฤทธิ์ผลการศึกษาต่ำกว่า ลูกของเด็กเหล่านี้ก็มักมีแนวโน้มตัวเล็กกว่า ทุพโภชนาการก่อนหน้านี้เคยถูกมองว่าทำให้ปัญหาของโรคทรุดหนัก เช่น หัด ปอดบวม และท้องร่วง แต่ทุพโภชนาการเองก็อาจเป็นเหตุของโรคได้เช่นกัน และสามารถทำให้ถึงตายได้
ผล > ทางจิตวิทยา

ทุพโภชนาการ ในรูปของการขาดไอโอดีน เป็น "สาเหตุที่ป้องกันได้ที่พบมากที่สุดของภาวะความบกพร่องด้านจิตใจทั่วโลก" แม้การขาดไอโอดีนปานกลาง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสตรีมีครรภ์และทารก อาจทำให้ระดับสติปัญญา (ไอคิว) ลดลงได้ถึง 10 ถึง 15 จุด ซึ่งลิดศักยภาพการพัฒนาประเทศอย่างไม่อาจคำนวณได้ ผลกระทบที่มองเห็นได้ชัดเจนที่สุดและรุนแรงที่สุด คอพอก เครทินิซึมและสภาพแคระ มีผลต่อชนกลุ่มน้อยขนาดเล็ก โดยมักเกิดในหมู่บ้านภูเขา แต่ 16% ของประชากรโลกอย่างน้อยมีคอพอกอย่างอ่อนซึ่งเป็นภาวะที่ต่อมไทรอยด์ในคอขยายใหญ่
ผล > มะเร็ง

ปัจจุบันมะเร็งพบได้ทั่วไปในประเทศกำลังพัฒนา ตามการศึกษาของสำนักงานเพื่อการวิจัยมะเร็งนานาชาติ "ในโลกกำลังพัฒนา มะเร็งตับ กระเพาะอาหารและหลอดอาหารพบได้มากกว่า โดยมักเชื่อมโยงกับการบริโภคอาหารแปรรูปที่มีสารก่อมะเร็ง เช่น อาหารรมควันหรือใส่เกลือ และการติดเชื้อปรสิตซึ่งโจมตีอวัยวะ" อัตรามะเร็งปอดเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในประเทศยากจนเพราะมีการใช้ยาสูบเพิ่มขึ้น สำหรับประเทศพัฒนาแล้ว "มีแนวโน้มจะเป็นมะเร็งที่เชื่อมโยงกับความร่ำรวยหรือ 'วิถีชีวิตตะวันตก' มะเร็งลำไส้ใหญ่ ไส้ตรง เต้านมและต่อมลูกหมาก ซึ่งสามารถเกิดขึ้นได้จากความอ้วน การขาดการออกกำลังกาย อาหารและอายุ"
ที่พัก

โรงแรม Carlton ในบราติสลาวา, สโลวาเกีย.
ที่ตั้งแคมป์ที่Hunting Island State Park ในเซาท์แคโรไลนา
ห้องพักรวมในโฮสเทลที่บูดาเปสต์, ฮังการี
ที่พัก หมายถึง การใช้สถานที่พักชั่วคราว ซึ่งมักจะโดยการเช่าพื้นที่สำหรับอยู่อาศัย หรือผ่านการจัดการรูปแบบอื่น ๆ ผู้ที่เดินทางและต้องพักค้างคืนจำเป็นต้องมีที่พักสำหรับการนอนหลับ พักผ่อน รับประทานอาหาร ความปลอดภัย ที่หลบภัยจากสภาพอากาศไม่เอื้ออำนวย เก็บสัมภาระ และเข้าถึงหน้าที่พื้นฐานของบ้านทั่วไป ที่พักยังเป็นส่วนหนึ่งของเศรษฐกิจแบ่งปัน (sharing economy)
การจัดหาที่พักสามารถทำได้ในโรงแรม โมเต็ล โฮสเทล หรืออินน์ รวมถึงบ้านส่วนตัวในเชิงพาณิชย์ เช่น เบดแอนด์เบรกฟาสต์ เกสต์เฮาส์ บ้านพักตากอากาศ หรือในเชิงที่ไม่ใช่เชิงพาณิชย์ เช่น โฮมสเตย์ หรือบ้านของเพื่อน นอกจากนี้ยังมีการพักในเต็นท์ คาราวาน หรือรถบ้าน (ซึ่งมักตั้งอยู่ในสถานที่ตั้งแคมป์) ที่พักอาจจัดเป็นแบบบริการตนเอง โดยไม่มีอาหารให้บริการ แต่มีอุปกรณ์ทำอาหารให้ใช้
ที่พักมักเสนอโดยเจ้าของอสังหาริมทรัพย์หรืออสังหาริมทรัพย์ให้เช่า เช่นในอุตสาหกรรมโรงแรม อุตสาหกรรมการบริการ ทรัสต์เพื่อการลงทุนในอสังหาริมทรัพย์ และบ้านที่เจ้าของอยู่อาศัยเอง
การหาที่พักมักสามารถทำได้ผ่านตัวกลาง เช่น เว็บไซต์ท่องเที่ยว
ข้อบังคับตามเขตอำนาจ

การควบคุมการเช่าระยะสั้นสามารถรวมถึงการกำหนดให้เจ้าของบ้านต้องมีใบอนุญาตประกอบธุรกิจ การจ่าย ภาษีโรงแรม และการปฏิบัติตามมาตรฐานอาคาร เมือง และเขตการใช้ที่ดิน อุตสาหกรรมโรงแรม ได้ผลักดันให้มีการกำกับดูแลการเช่าบ้านระยะสั้นที่เข้มงวดมากขึ้น นอกจากนี้ยังมีข้อจำกัดที่กำหนดโดยสมาคมเจ้าของบ้านอีกด้วย
ข้อบังคับตามเขตอำนาจ > ยุโรป

อัมสเตอร์ดัม: เจ้าของสามารถปล่อยเช่าทรัพย์สินได้ไม่เกิน 30 คืนต่อปี โดยอนุญาตให้กลุ่มเข้าพักไม่เกิน 4 คนในแต่ละครั้ง การเช่าระยะสั้นถูกห้ามในบางส่วนของเมือง
บาร์เซโลนา: อพาร์ตเมนต์สำหรับนักท่องเที่ยวต้องเสียภาษีทรัพย์สินในอัตราสูงสุด และแพลตฟอร์มต้องแบ่งปันข้อมูลกับหน่วยงานกำกับดูแล
เบอร์ลิน: การเช่าระยะสั้นจำเป็นต้องได้รับอนุญาตจากทางการ เจ้าของสามารถเช่าห้องแต่ละห้องได้ แต่ต้องอาศัยอยู่ในส่วนใหญ่ของทรัพย์สิน
ไอร์แลนด์: การเช่าระยะสั้นจำกัดให้เช่าได้ไม่เกิน 90 วันต่อปีสำหรับที่อยู่อาศัยหลัก และจำเป็นต้องลงทะเบียนกับหน่วยงานท้องถิ่น นอกจากนี้ต้องขออนุญาตในการเปลี่ยนแปลงการใช้ทรัพย์สินจากที่พักอาศัยส่วนบุคคลเป็นการเช่าระยะสั้นเต็มเวลา อย่างไรก็ตาม มีการปฏิบัติตามข้อกำหนดเหล่านี้น้อยมาก โดยการศึกษาหนึ่งพบว่ามีเพียง 38 ทรัพย์สินที่มีการขออนุญาตถูกต้อง จากทั้งหมด 25,000 ทรัพย์สิน
ลอนดอน: การเช่าระยะสั้นจำกัดไว้ที่ 90 วันต่อปี
มาดริด: รายชื่อที่พักที่ไม่มีทางเข้าห้องพักส่วนตัวถูกห้าม
ปัลมาเดมายอร์กา: เว็บไซต์แบ่งปันที่พักถูกห้ามเพื่อควบคุมนักท่องเที่ยว
ปารีส: เจ้าของบ้านสามารถเช่าที่พักของตนได้ไม่เกิน 120 วันต่อปี และต้องลงทะเบียนรายชื่อที่พักกับศาลากลาง
โรม : เว็บไซต์ให้เช่าระยะสั้น เช่น แอร์บีเอ็นบี ถูกกำหนดให้หักภาษี 21% ของรายได้ค่าเช่าจากผู้ให้เช่าก่อนการจ่ายเงินและรายงานต่อหน่วยงานด้านภาษีของอิตาลี
ข้อบังคับตามเขตอำนาจ > สหรัฐอเมริกา

ในสหรัฐอเมริกา การควบคุม แอร์บีเอ็นบี และแพลตฟอร์มเช่าระยะสั้นอื่น ๆ มีความหลากหลายตามเขตอำนาจ ตัวอย่างเช่น:
นิวยอร์กซิตี้: มีกฎหมายที่เข้มงวดเกี่ยวกับการเช่าระยะสั้น โดยทั่วไปแล้วจะห้ามไม่ให้เช่าอพาร์ตเมนต์หรือบ้านทั้งหลังเป็นระยะเวลาน้อยกว่า 30 วัน เว้นแต่ว่าเจ้าของบ้านจะอาศัยอยู่ในอพาร์ตเมนต์ในขณะเดียวกัน
ซานฟรานซิสโก: อนุญาตให้เช่าระยะสั้นได้สูงสุด 90 วันต่อปีสำหรับทรัพย์สินที่เจ้าของไม่ได้อาศัยอยู่ด้วย หากเจ้าของอาศัยอยู่ในทรัพย์สินสามารถให้เช่าได้ไม่จำกัดระยะเวลาตราบใดที่เป็นไปตามกฎระเบียบ
นิวออร์ลีนส์: มีการควบคุมที่เข้มงวดขึ้นหลังจากการประท้วงของชุมชน โดยอนุญาตให้เช่าระยะสั้นได้เฉพาะในพื้นที่เชิงพาณิชย์และต้องมีใบอนุญาต
ข้อบังคับด้านความปลอดภัยและความรับผิด

บางประเทศและเมืองกำหนดให้ แอร์บีเอ็นบี และแพลตฟอร์มเช่าระยะสั้นอื่น ๆ รับผิดชอบในการจัดหาประกันความเสียหายสำหรับผู้เข้าพัก ตัวอย่างเช่น:
ฝรั่งเศส: กฎหมายกำหนดให้แพลตฟอร์มต้องรับผิดชอบในการให้ประกันความเสียหายทางทรัพย์สินและการบาดเจ็บที่อาจเกิดขึ้นระหว่างการเข้าพัก
นอกจากนี้ การควบคุมเหล่านี้ยังมีการบังคับใช้แตกต่างกันในแต่ละพื้นที่ ขึ้นอยู่กับกฎหมายท้องถิ่นและการประท้วงจากชุมชน
แอร์บีเอ็นบี ในโตรอนโต
อนุทวีปอินเดีย

| --- | --- |
แผนที่ทางภูมิรัฐศาสตร์ของอนุทวีปอินเดีย
ประชากร: 1.8 พันล้านคน
ประเทศ:  รายการ   บังกลาเทศ    ภูฏาน    อินเดีย    มัลดีฟส์    เนปาล    ปากีสถาน    ศรีลังกา  
ดินแดน:  บริติชอินเดียนโอเชียนเทร์ริทอรี
ภาษา:  ภาษาราชการ  เบงกอล   มัลดีฟส์   ซองคา   อังกฤษ   ฮินดี   เนปาล   สิงหล   เตลูกู   ทมิฬ   อูรดู  
เมืองใหญ่:  รายการ  มุมไบ   เดลี   ธากา   การาจี   โกลกาตา   ลาฮอร์   เจนไน    ไฮเดอราบาด   เบงคลูรู   อะห์มดาบาด  ปูเณ   โคลัมโบ   ไฟซาลาบาด   จิตตะกอง  
ภาพถ่ายดาวเทียมของอนุทวีปอินเดีย
อนุทวีปอินเดีย (อังกฤษ: Indian subcontinent) เป็นพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ในเอเชียใต้ ส่วนใหญ่ตั้งอยู่บนแผ่นอินเดีย ล้อมรอบด้วยมหาสมุทรอินเดียทางทิศใต้และเทือกเขาหิมาลัยทางทิศเหนือ โดยทั่วไปมักรวมประเทศบังกลาเทศ, ภูฏาน, อินเดีย, มัลดีฟส์, เนปาล, ปากีสถาน และศรีลังกา บางครั้งรวมบริติชอินเดียนโอเชียนเทร์ริทอรี คำว่า อนุทวีปอินเดีย และ เอเชียใต้ มักใช้แทนกันได้ ถึงแม้ว่าศัพท์ทางภูมิรัฐศาสตร์ของเอเชียใต้มักรวมประเทศอัฟกานิสถาน แผนโลกของสหประชาชาติส่วนทวีปเอเชียก็รวมประเทศอิหร่านเข้าในเอเชียใต้ด้วย บางครั้งมักสื่อความหมายใกล้เคียงกับชมพูทวีปในสมัยพุทธกาลอีกด้วย
ในเชิงภูมิศาสตร์ อนุทวีปอินเดียเกี่ยวเนื่องกับแผ่นดินส่วนที่แยกออกจากมหาทวีปกอนด์วานา และชนเข้ากับแผ่นยูเรเชีย เมื่อ 55 ล้านปีก่อน อนุทวีปอินเดียมักกำหนดคร่าว ๆ ว่าแบ่งออกจากทวีปเอเชียด้วยเทือกเขาฮินดูกูชทางตะวันตกและเทือกเขายะไข่ทางทิศตะวันออก
ดูเพิ่ม

เกรตเตอร์อินเดีย
ฮินดูสถาน
เอเชียใต้
สมาคมเอเชียใต้เพื่อความร่วมมือระดับภูมิภาค (SAARC)
เมาะตะมะ

| เมาะตะมะ |
| --- | --- |
เมือง

เมาะตะมะที่ตั้งเมืองเมาะตะมะในประเทศพม่า
พิกัด: 16°32′N 97°36′E﻿ / ﻿16.533°N 97.600°E﻿ / 16.533; 97.600
ประเทศ:  พม่า
รัฐ:  รัฐมอญ
จังหวัด: สะเทิม
อำเภอ: ปอง
ประชากร
 • ชาติพันธุ์: มอญ, พม่า, กะเหรี่ยง
 • ศาสนา: พุทธเถรวาท
เขตเวลา: UTC+6:30 (เวลามาตรฐานพม่า)
เมาะตะมะ (พม่า: မုတ္တမ, ออกเสียง: [moʊ̯ʔ.tə.ma̰]; มอญ: မတ်တမး, โหมดตะม่ะฮ์; "ตาสว่าง") ในเอกสารเก่าของไทยเรียก เมืองพัน เป็นเมืองเล็ก ๆ ในรัฐมอญ ประเทศพม่า ตั้งอยู่ริมฝั่งเหนือของแม่น้ำสาละวิน เคยเป็นเมืองหลวงของอาณาจักรหงสาวดีในช่วงคริสต์ศตวรรษที่ 13–14 เมืองนี้ในอดีตมีความสำคัญที่พม่าใช้รวมพลเตรียมทัพจัดขบวน ก่อนจะข้ามลำน้ำสาละวิน ด่านเจดีย์สามองค์ แล้วแบ่งกองกำลังเพื่อเข้ามาทำสงครามตีเมืองต่าง ๆ เช่น อยุธยา, ธนบุรี ฯลฯ ในสยาม[ต้องการอ้างอิง]
ออริจินัลวิดีโอแอนิเมชัน

ออริจินัลวิดีโอแอนิเมชัน (อังกฤษ: original video animation) หรือย่อว่า โอวีเอ (OVA)  หมายถึงอนิเมะของญี่ปุ่นที่ไม่เคยออกอากาศทางโทรทัศน์หรือฉายโรงภาพยนตร์ แต่ถูกเผยแพร่ครั้งแรกในรูปแบบวิดีโอเทป, วีซีดี, ดีวีดี หรือบลูเรย์ โอวีเอไม่มีการกำหนดมาตรฐานความยาว แต่ละตอนอาจมีความยาวตั้งแต่ 15 นาทีไปจนถึง 2 ชั่วโมง โดยมากนิยมใช้ความยาวประมาณ 30 นาทีต่อตอน
อนิเมะที่ได้รับการยอมรับว่าเป็นโอวีเอเรื่องแรกคือเรื่อง Dallos วางจำหน่ายในค.ศ. 1983 การวางจำหน่ายแบบนี้เริ่มแพร่หลายในหลายบริษัท ต่อมาในค.ศ. 1992 ญี่ปุ่นอยู่ในภาวะเศรษฐกิจตกต่ำ กระแสของโอวีเอจึงลดลง โอวีเอแบบซีรีส์ลดจากการผลิตจาก 26 ตอนเหลือเพียง 13 ตอน
โอวีเอที่มีความยาวที่สุดและประสบความสำเร็จสูงสุดคือเรื่อง ตำนานวีรบุรุษกาแล็กซี (1988–2000) ภาคหลักมีจำนวนตอนถึง 110 ตอน
โอวีเอเรียงตามจำนวนตอน

| ลำดับ | ชื่อ | วางจำหน่าย | สิ้นสุดจำหน่าย | จำนวนตอน |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | Legend of the Galactic Heroes | ธันวาคม 1988 | มีนาคม 1997 | 110 |
| 2 | Puchimas! Petit Idolmaster | มกราคม 2013 | มีนาคม 2013 | 64 |
| 3 | Legend of the Galactic Heroes: Gaiden | กุมภาพันธ์ 1998 | กรกฎาคม 2000 | 52 |
| 4 | Konpeki no Kantai | กุมภาพันธ์ 1993 | สิงหาคม 2003 | 32 |
| 5 | Saint Seiya: Hades | พฤศจิกายน 2002 | สิงหาคม 2008 | 31 |
| 6 | Hunter × Hunter | มกราคม 2002 | สิงหาคม 2004 | 30 |
| 7 | ยอดนักสืบจิ๋วโคนัน | มีนาคม 2000 | เมษายน 2012 | 27 |
| 8 | Saint Seiya:The Lost Canvas | มิถุนายน 2009 | กรกฎาคม 2011 | 26 |
| 9 | Tōma Kijinden ONI | ตุลาคม 1995 | มีนาคม 1996 | 25 |
| 10 | Tenchi Muyo! Ryo-Ohki | กันยายน 1992 | กันยายน 2017 | 24 |
| 11 | Supernatural: The Animation | มกราคม 2011 | เมษายน 2011 | 22 |
ดูเพิ่ม

ออริจินัลเน็ตแอนิเมชัน (Original Net Animation)
พระยอดเมืองขวาง (ขำ ยอดเพชร)

| พระยอดเมืองขวาง   (ขำ ยอดเพชร) |
| --- | --- |

เกิด: พ.ศ. 2395 เมืองนครสวรรค์ อาณาจักรรัตนโกสินทร์
ถึงแก่กรรม: 7 เมษายน พ.ศ. 2443 (48 ปี) เมืองนครสวรรค์ ประเทศสยาม
สาเหตุเสียชีวิต: วัณโรค
สัญชาติ: สยาม
บิดามารดา: พระยาไกรเพ็ชร์ (มิตร กฤษณมิตร)
พันตรี พระยอดเมืองขวาง (พ.ศ. 2395 - พ.ศ. 2443) เป็นขุนนางสยามในสังกัดกระทรวงมหาดไทยในรัชสมัยของพระบาทสมเด็จพระจุลจอมเกล้าเจ้าอยู่หัว เขาเป็นเจ้าเมืองชาวสยามคนสุดท้ายของเมืองคำม่วน ซึ่งเป็นเมืองหนึ่งในมณฑลลาวพวน ติดกับอันนัม (รัฐในอารักขาฝรั่งเศส) เขารับราชการภายใต้การบังคับบัญชาของพระเจ้าน้องยาเธอ พระองค์เจ้าทองกองก้อนใหญ่ กรมหมื่นประจักษ์ศิลปาคม ข้าหลวงใหญ่มณฑลลาวพวนในขณะนั้น ซึ่งเป็นพระราชอนุชาต่างพระราชมารดาของพระบาทสมเด็จพระจุลจอมเกล้าเจ้าอยู่หัว
ประวัติ

พระยอดเมืองขวาง เดิมชื่อ ขำ เป็นต้นสกุล ยอดเพ็ชร์ เกิดเมื่อปีชวด ร.ศ. 71 (พ.ศ. 2395) ที่อำเภอบรรพตพิสัย จังหวัดนครสวรรค์ เป็นบุตรของพระยาไกรเพ็ชร์ (มิตร กฤษณมิตร) เริ่มรับราชการเป็นข้าหลวงผู้ช่วยในกองข้าหลวงใหญ่นครจำปาศักดิ์  รักษาราชการกองข้าหลวงลาวกาว ต่อมาได้เป็นเจ้าเมืองเชียงขวาง  และได้รับพระราชทานบรรดาศักดิ์เป็นพระยอดเมืองขวาง ต่อมาได้เป็นเจ้าเมืองคำม่วน เมื่อประมาณ พ.ศ. 2428 รับผิดชอบบ้านนาเป คำเกิด คำม่วน นากาย ปากพิบูลย์ และแก่งเจ๊ก มีอาณาเขตติดต่อกับเวียดนาม
กรณีพิพาท

ในปี พ.ศ. 2436 เกิดกรณีพิพาทระหว่างการปักปันเขตแดนฝั่งซ้ายของแม่น้ำโขงระหว่างไทยกับฝรั่งเศส เมื่อฝรั่งเศสต้องการเมืองคำม่วน กองทหารนำโดยมองซิเออร์ลูซ (Luce) บังคับให้พระยอดเมืองขวางออกจากเมืองคำม่วน เมื่อวันที่ 23 พฤษภาคม พ.ศ. 2436 แต่พระยอดเมืองขวางไม่ยินยอม จึงเกิดการสู้รบกันเมื่อวันที่ 26 พฤษภาคม พ.ศ. 2436 เมื่อนายลูซ สั่งให้นายกรอสกุรัง พร้อมกับทหารญวน เข้ามาจับกุมหลวงอนุรักษ์ ผู้ช่วยของพระยอดเมืองขวาง ที่ตำบลนาหลักหิน ปลายด่านคำม่วนต่อกับเมืองท่าอุเทนของฝั่งไทย และเกิดการต่อสู้กัน ทำให้นายกรอสกุรังเสียชีวิตพร้อมกับทหารญวน 11-12 คน บาดเจ็บ 3 คน ฝ่ายทหารไทยเสียชีวิต 6 คน บาดเจ็บ 4 คน
จากเหตุการณ์นี้ นายออกุสต์ ปาวีไม่พอใจ กล่าวหาว่าพระยอดเมืองขวางเป็นฆาตกร บุกเข้าไปทำร้ายนายกรอสกุรังขณะนอนป่วยอยู่ในที่พัก และนำเรื่องขึ้นพิจารณาคดีในศาลรับสั่งพิเศษ รัชกาลที่ 5 โปรดให้พระเจ้าน้องยาเธอ กรมหลวงพิชิตปรีชากร แม่ทัพใหญ่อีสานใต้เป็นประธานคณะผู้พิพากษา ซึ่งประกอบด้วย พระยาสีหราชเดโชชัย พระยาอภัยรณฤทธิ์ พระยาเทเวศร์วงศ์วิวัฒน์ พระยาธรรมสารนิติ์ พระยาฤทธิรงค์ พระยาธรรมสารเนตติ์ มีหลวงสุนทรโกษา และนายหัสบำเรอ อัยการเป็นทนายฝ่ายโจทก์ มีนายตีเลกี (William Alfred Tilleke ต่อมารับราชการเป็น พระยาอรรถการประสิทธิ์ ต้นสกุล คุณะดิลก) และนายเวอร์นอน เพจ (Vernon Page ชาวอังกฤษ) เป็นทนายจำเลย
การพิจารณา

การพิจารณาคดีพระยอดเมืองขวาง ดำเนินเป็นเวลา 22 วัน ตั้งแต่ 24 กุมภาพันธ์ ถึง 16 มีนาคม พ.ศ. 2437 ศาลมีคำพิพากษาว่า พระยอดเมืองขวางไม่มีความผิดตามฟ้อง และให้ปล่อยตัวเป็นอิสระ สร้างความไม่พอใจให้กับนายลาเนสซัง ผู้สำเร็จราชการอินโดจีน และขอให้จัดตั้งศาลผสมไทย-ฝรั่งเศส ประกอบด้วยผู้พิพากษาฝรั่งเศส 3 คน เดินทางมาจากไซ่ง่อน สยาม 2 คน พิจารณาคดีเมื่อวันที่ 3 ตุลาคม พ.ศ. 2437 และตัดสินให้จำคุกพระยอดเมืองขวาง 20 ปี ด้วยเสียงข้างมาก 3 เสียงของฝ่ายฝรั่งเศส
พระยอดเมืองขวางถูกจำคุกอยู่ 4 ปี ก็ได้รับอิสรภาพ จากคำร้องขอของรัฐบาลฝรั่งเศส เมื่อวันที่ 6 พฤศจิกายน พ.ศ. 2441  พระบาทสมเด็จพระจุลจอมเกล้าเจ้าอยู่หัว พระราชทานบำนาญให้เป็นพิเศษเดือนละ 500 บาท เขาได้รับการยกย่องในฐานะวีรบุรุษผู้รักชาติ  ต่อมาได้ล้มป่วยด้วยวัณโรค และเสียชีวิตเมื่อวันที่ 7 เมษายน ร.ศ. 119 (พ.ศ. 2443) อายุได้ 48 ปี ขณะดำรงตำแหน่ง ปลัดเมืองนครสวรรค์ เป็นต้นสกุล "ยอดเพ็ชร์" และ "กฤษณมิตร"