បញ្ហា (The Problem)៖ ម៉ូដែលរៀនស៊ីជម្រៅ (Deep learning models) បច្ចុប្បន្នភាគច្រើនត្រូវបានកំណត់ត្រឹមទិន្នន័យជាទម្រង់វ៉ិចទ័រ ឬតង់ស័រដែលមានទំហំថេរ (fixed-size tensors) ដែលធ្វើឱ្យមានការលំបាកក្នុងការរៀនដោយផ្ទាល់ពីទិន្នន័យទំនាក់ទំនងស្មុគស្មាញ (relational data) និងចំណេះដឹងក្រាហ្វិកដូចជាមូលដ្ឋានទិន្នន័យ។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះណែនាំនូវក្របខ័ណ្ឌថ្មីមួយហៅថា បណ្ដាញសរសៃប្រសាទទំនាក់ទំនងដែលបានលើកឡើង (Lifted Relational Neural Networks - LRNNs) ដើម្បីភ្ជាប់ការរៀនស៊ីជម្រៅជាមួយតក្កវិជ្ជាទំនាក់ទំនង។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Lifted Relational Neural Networks (LRNNs) បណ្ដាញសរសៃប្រសាទទំនាក់ទំនងដែលបានលើកឡើង (LRNNs) |
មានសមត្ថភាពរៀនដោយផ្ទាល់ពីទិន្នន័យដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធស្មុគស្មាញ (Relational data) ខ្ពស់ជាងក្រាហ្វិកធម្មតា ដោយប្រើវិធានតក្កវិជ្ជា (Logic rules) ដែលអាចបកស្រាយបាន។ | ទាមទារឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់មានចំណេះដឹងផ្នែកសរសេរកូដតក្កវិជ្ជា (Logic Programming) និងមិនទាន់មានការគាំទ្រពេញលេញលើ GPU Batching ដូចគំរូទំនើបៗផ្សេងទៀត។ | ទទួលបានកម្រិតភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់ជាងគំរូ SRL ដទៃទៀតលើទិន្នន័យម៉ូលេគុល និងមានល្បឿនបណ្តុះបណ្តាល (Training) លឿនជាងគំរូ PyG និង DGL ចន្លោះពី ២ ទៅ ១០ ដង លើ CPU សម្រាប់ទិន្នន័យតូចៗ។ |
| Graph Neural Networks (GNNs via PyG/DGL) បណ្ដាញសរសៃប្រសាទក្រាហ្វិក (ដោយប្រើ PyG ឬ DGL) |
មានភាពលេចធ្លោខ្លាំងក្នុងការគណនាទិន្នន័យក្រាហ្វិកធំៗ ដោយសារមានការធ្វើឱ្យប្រសើរ (Optimization) ខ្ពស់សម្រាប់ការប្រើប្រាស់ Batching និង GPU។ | អសមត្ថភាពក្នុងការរៀនពីរចនាសម្ព័ន្ធក្រាហ្វិកដែលស្មុគស្មាញខ្លាំង (កំណត់ដោយទ្រឹស្តី Weisfeiler-Lehman) និងពិបាកបញ្ចូលចំណេះដឹងពីអ្នកជំនាញ។ | ទទួលបានកម្រិតភាពត្រឹមត្រូវប្រហាក់ប្រហែលនឹង LRNNs លើការធ្វើចំណាត់ថ្នាក់ទិន្នន័យក្រាហ្វិកស្តង់ដារ តែមានល្បឿនលឿនជាង LRNNs នៅពេលប្រើប្រាស់ Batching ខ្នាតធំលើ GPU។ |
| Statistical Relational Learning (SRL/ILP - e.g., RDN-boost, kFOIL) ការរៀនទំនាក់ទំនងតាមស្ថិតិ និងការសរសេរកម្មវិធីតក្កវិជ្ជាអាំងឌុចទីវ (RDN-boost, kFOIL) |
ផ្តល់នូវតម្លាភាពខ្ពស់ និងសមត្ថភាពបង្កើតវិធានដែលអាចអានបានដោយមនុស្សយ៉ាងច្បាស់លាស់។ | មានភាពលំបាកក្នុងការគណនា (Scalability issues) និងមិនអាចរៀនពីតំណាងវ៉ិចទ័រលាក់កំបាំង (Latent continuous embeddings) បានល្អដូចបណ្តាញសរសៃប្រសាទនោះទេ។ | មានកម្រិតលទ្ធផលនៃការទស្សន៍ទាយ (Predictive accuracy) ទាបជាង LRNNs នៅក្នុងការសាកល្បងលើសំណុំទិន្នន័យគីមីសាស្ត្រ NCI ទាំង ៧៨ និងទិន្នន័យកីឡាបាល់ទាត់។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការអនុវត្តប្រព័ន្ធនេះទាមទារធនធានកុំព្យូទ័រល្មមសម្រាប់ការងារខ្នាតតូច ប៉ុន្តែទាមទារជំនាញកម្រិតខ្ពស់លើការគិតបែបតក្កវិជ្ជា និងបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត។
ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់សំណុំទិន្នន័យចំណេះដឹងទូទៅ (ឧ. ជីវវិទ្យា គីមីវិទ្យា ការប្រកួតបាល់ទាត់) ដែលមិនមានទំនោរលំអៀងទៅលើប្រជាសាស្ត្រមនុស្ស (Demographic bias) នោះទេ។ ទោះជាយ៉ាងណាក្តី ការពឹងផ្អែកលើសំណុំទិន្នន័យបស្ចិមប្រទេសមានន័យថាសម្រាប់កម្ពុជា យើងត្រូវប្រមូល និងរៀបចំទិន្នន័យមូលដ្ឋានចំណេះដឹង (Knowledge Base) ដោយខ្លួនឯងពីដំបូងដើម្បីទទួលបានលទ្ធផលជាក់ស្តែង។
វិធីសាស្ត្រនៃការបង្រួបបង្រួមចំណេះដឹងតាមរយៈវិធានតក្កវិជ្ជា និងបណ្តាញសរសៃប្រសាទនេះ មានសក្តានុពលខ្ពស់សម្រាប់ស្ថាប័នស្រាវជ្រាវ និងវិស័យបច្ចេកវិទ្យានៅកម្ពុជា។
សរុបមក LRNNs ជាឧបករណ៍ដ៏មានឥទ្ធិពលសម្រាប់ការដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញ ដែលទាមទារនូវការពន្យល់និងហេតុផលច្បាស់លាស់ (Explainable AI) ដែលស្របទៅនឹងតម្រូវការប្រព័ន្ធសម្រេចចិត្តនៅកម្ពុជា។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Lifted Relational Neural Networks (LRNNs) | ជាក្របខ័ណ្ឌបញ្ញាសិប្បនិមិត្តដែលរួមបញ្ចូលគ្នារវាងការរៀនស៊ីជម្រៅ (Deep Learning) និងតក្កវិជ្ជាទំនាក់ទំនង (Relational Logic) ដែលអនុញ្ញាតឱ្យប្រព័ន្ធអាចរៀនពីទិន្នន័យដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធស្មុគស្មាញ (ដូចជាក្រាហ្វ) ដោយប្រើប្រាស់វិធានតក្កវិជ្ជាជាពុម្ពសម្រាប់បង្កើតបណ្តាញសរសៃប្រសាទ។ | ដូចជាការបង្រៀនកុំព្យូទ័រឱ្យចេះគិតរកហេតុផលបែបតក្កវិជ្ជាព្រមទាំងអាចរៀនស្គាល់លំនាំស្មុគស្មាញដូចខួរក្បាលមនុស្សក្នុងពេលតែមួយ។ |
| Statistical Relational Learning (SRL) | ជាអនុវិស័យមួយនៃការរៀនម៉ាស៊ីន (Machine Learning) ដែលផ្តោតលើការដោះស្រាយជាមួយទិន្នន័យដែលមានទំនាក់ទំនងគ្នាទៅវិញទៅមកដោយប្រើប្រាស់ស្ថិតិនិងប្រូបាប៊ីលីតេ ដើម្បីប៉ាន់ស្មានភាពមិនប្រាកដប្រជានៅក្នុងបណ្តាញទំនាក់ទំនង។ | ដូចជាការទស្សន៍ទាយថាអ្នកអាចនឹងចូលចិត្តញ៉ាំអ្វី ដោយមើលលើចំណូលចិត្តរបស់មិត្តភក្តិជិតស្និទ្ធរបស់អ្នក (ទិន្នន័យមានទំនាក់ទំនងគ្នា)។ |
| Graph Neural Networks (GNNs) | ជាប្រភេទបណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិមិត្តដែលត្រូវបានរចនាឡើងជាពិសេសដើម្បីដំណើរការទិន្នន័យដែលស្ថិតក្នុងទម្រង់ជាក្រាហ្វ (ឧ. បណ្តាញសង្គម ម៉ូលេគុល) ដោយរៀនពីទំនាក់ទំនងរវាងចំណុចនីមួយៗតាមរយៈការផ្លាស់ប្តូរព័ត៌មានជាមួយចំណុចជិតខាងវា។ | ដូចជាការវាយតម្លៃអត្តចរិតរបស់មនុស្សម្នាក់ដោយសង្កេតមើលក្រុមមនុស្សដែលគាត់តែងតែដើរលេងជាមួយ។ |
| Differentiable Logic Programming | ជាការបំប្លែងកម្មវិធីតក្កវិជ្ជាបុរាណឱ្យទៅជាទម្រង់គណិតវិទ្យាដែលអាចធ្វើឌីផេរ៉ង់ស្យែលបាន ដែលអនុញ្ញាតឱ្យម៉ាស៊ីនអាចកែតម្រូវកំហុសនិងរៀនដោយស្វ័យប្រវត្តិតាមរយៈបច្ចេកទេស Gradient Descent របស់ការរៀនស៊ីជម្រៅ (Deep Learning)។ | ដូចជាការបំប្លែងច្បាប់រឹងរូស (ត្រូវឬខុស) ឱ្យទៅជាកម្រិតនៃភាគរយ (ប្រាកដប្រជាប៉ុន្មានភាគរយ) ដើម្បីឱ្យកុំព្យូទ័រអាចកែតម្រូវចម្លើយវាបន្តិចម្តងៗរហូតដល់ត្រូវ។ |
| Inductive Logic Programming (ILP) | ជាវិធីសាស្ត្ររៀនម៉ាស៊ីនដែលប្រើប្រាស់តក្កវិជ្ជាលំដាប់ទីមួយ (First-Order Logic) ដើម្បីទាញយក (Induce) វិធានតក្កវិជ្ជាឬចំណេះដឹងទូទៅ ចេញពីសំណុំឧទាហរណ៍ទិន្នន័យនិងចំណេះដឹងផ្ទៃខាងក្រោយ។ | ដូចជាក្មេងដែលសង្កេតឃើញសត្វស្លាបជាច្រើនចេះហោះ ហើយទាញសេចក្តីសន្និដ្ឋានជាច្បាប់ទូទៅថា "សត្វដែលមានស្លាបភាគច្រើនគឺចេះហោះ"។ |
| First-Order Logic (FOL) | ជាប្រព័ន្ធតក្កវិជ្ជាគណិតវិទ្យាដែលអាចឱ្យយើងសរសេរប្រយោគបង្ហាញពីទំនាក់ទំនងរវាងវត្ថុផ្សេងៗ ដោយប្រើប្រាស់សញ្ញាបញ្ជាក់បរិមាណ (Quantifiers) ដូចជា "ទាំងអស់" (∀) ឬ "មានខ្លះ" (∃)។ | ជាភាសាមួយប្រភេទដែលម៉ាស៊ីនប្រើដើម្បីយល់ពីប្រយោគមានលក្ខខណ្ឌ ឧទាហរណ៍ "បើ A ជាឪពុក B ហើយ B ជាឪពុក C នោះ A ជាជីតារបស់ C"។ |
| Latent Relational Structures | ជារចនាសម្ព័ន្ធ ឬទំនាក់ទំនងលាក់កំបាំងរវាងទិន្នន័យដែលមិនត្រូវបានប្រាប់ឱ្យដឹងចំៗ ប៉ុន្តែប្រព័ន្ធបញ្ញាសិប្បនិមិត្តអាចរៀននិងទាញយកវាបានដោយស្វ័យប្រវត្តិតាមរយៈការវិភាគលើលំនាំរួម។ | ដូចជាការសង្កេតឃើញក្រុមសិស្សដែលតែងតែអង្គុយជាមួយគ្នានៅម៉ោងចេញលេង ហើយសន្និដ្ឋានបានថាពួកគេជា "មិត្តភក្តិ" ទោះបីជាមិនមាននរណាប្រាប់ក៏ដោយ។ |
| Propositionalization | ជាបច្ចេកទេសបំប្លែងទិន្នន័យដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធទំនាក់ទំនងស្មុគស្មាញ (Relational Data) ឱ្យទៅជាទម្រង់តារាងធម្មតា (Attribute-value vectors) ដើម្បីអាចប្រើប្រាស់ជាមួយក្បួនរៀនម៉ាស៊ីនបែបបុរាណ ដែលជារឿយៗតែងតែធ្វើឱ្យបាត់បង់ព័ត៌មានលម្អិត។ | ដូចជាការយកសាច់រឿងប្រលោមលោកដ៏វែងមួយមកសង្ខេបជារបាយការណ៍ខ្លីៗ ដែលធ្វើឲ្យបាត់បង់នូវរសជាតិ និងសាច់រឿងលម្អិត។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
