วิทยานิพนธ์

 . บทที่ 1 บทนำ (Introduction)

1.1 ที่มาและความสำคัญของปัญหา

แม้โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก โดยเฉพาะ Convolutional Neural Networks (CNNs) จะประสบความสำเร็จอย่างสูงในงานประมวลผลภาพ แต่การเรียนรู้คุณลักษณะเชิงซับซ้อนในปริภูมิมิติสูงยังคงเผชิญข้อจำกัดด้านความสามารถในการแสดงข้อมูล (representation capacity) และต้นทุนเชิงคำนวณ

ในขณะเดียวกัน การประมวลผลเชิงควอนตัมเสนอแนวทางใหม่ในการจัดการข้อมูลผ่านหลักการ superposition และ entanglement ซึ่งมีศักยภาพในการขยายปริภูมิคุณลักษณะโดยไม่เพิ่มพารามิเตอร์เชิงเส้นแบบคลาสสิก

วิทยานิพนธ์ฉบับนี้นำเสนอ Sarayut-HQCNN ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรม Hybrid Quantum–Classical Deep Learning Framework ที่บูรณาการ Quantum Neural Network (QNN) เข้ากับ CNN เพื่อยกระดับประสิทธิภาพการเรียนรู้เชิงแทนภาพ

1.2 ช่องว่างงานวิจัย (Research Gap)

จากการทบทวนวรรณกรรมพบว่า

งาน QML จำนวนมากยังคงอยู่ในระดับ toy problems

Hybrid models ส่วนใหญ่ขาดการวิเคราะห์เชิงโครงสร้างของ quantum expressivity

ยังไม่มีกรอบการออกแบบ HQCNN ที่เชื่อมโยง classical feature hierarchy กับ quantum feature space อย่างเป็นระบบ

1.3 คำถามวิจัย (Research Questions)

การผสาน Quantum Circuit ในระดับ feature representation สามารถเพิ่มความสามารถในการจำแนกภาพได้หรือไม่

ความลึกและจำนวน qubits ส่งผลต่อ expressivity ของ HQCNN อย่างไร

HQCNN ให้ข้อได้เปรียบเชิงโครงสร้างเหนือ CNN แบบดั้งเดิมหรือไม่

2. บทที่ 2 เอกสารและงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง (Related Works)

ครอบคลุม:

Convolutional Neural Networks

Variational Quantum Circuits (VQC)

Hybrid Quantum–Classical Learning

Quantum Feature Maps

Expressibility และ Trainability ของ QNN

📌 จุดสำคัญระดับ PhD

เชื่อมโยง HQCNN กับ:

Hilbert Space Expansion

Information Bottleneck Theory

Quantum Kernel Methods

3. บทที่ 3 ระเบียบวิธีวิจัย (Methodology)

3.1 สถาปัตยกรรม Sarayut-HQCNN

โดยที่

�: Classical Convolutional Feature Extractor

�: Pre-Quantum Projection

�: Variational Quantum Circuit

�: Classical Classifier

3.2 Quantum Circuit Design

Angle Encoding

Parameterized Rotations (RY)

Entanglement via BasicEntanglerLayers

Measurement: Pauli-Z Expectation

3.3 Learning Strategy

End-to-End Differentiable Training

Gradient Backpropagation ผ่าน Quantum Layer

Optimization ด้วย Adam Optimizer

4. บทที่ 4 การทดลองและผลลัพธ์ (Experiments and Results)

4.1 Experimental Setup

Dataset: MNIST

Baselines:

Classical CNN

Reduced-Parameter CNN

Metrics:

Accuracy

Loss

Convergence Speed

4.2 Ablation Studies (หัวใจ PhD)

จำนวน qubits (2, 4, 6)

Quantum circuit depth

ตำแหน่ง quantum layer

4.3 Results Analysis

HQCNN แสดงการ convergence ที่เสถียรกว่า

Quantum layer ทำหน้าที่เป็น nonlinear feature projector

ลด overfitting เมื่อเทียบกับ CNN ที่มีพารามิเตอร์ใกล้เคียงกัน

5. บทที่ 5 อภิปรายผล (Discussion)

อภิปรายในเชิง:

Theoretical implications

Expressive power

Limitation of NISQ devices

Scalability issues

6. บทที่ 6 สรุปและงานวิจัยในอนาคต (Conclusion & Future Work)

6.1 สรุป

วิทยานิพนธ์นี้แสดงให้เห็นว่า HQCNN สามารถทำหน้าที่เป็น quantum-enhanced representation learner ได้อย่างเป็นรูปธรรม

6.2 งานวิจัยในอนาคต

ทดลองบน real quantum hardware

Extension ไปยัง Image Restoration / Super-Resolution

HQCNN + Quantum Attention

บทที่ 2

เอกสารและงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง (Related Works)

บทนี้นำเสนอการทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบที่เกี่ยวข้องกับวิทยานิพนธ์เรื่อง Sarayut-HQCNN: An Advanced Hybrid Quantum–Classical Convolutional Neural Network for Image Representation Learning and Classification โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อ (1) วิเคราะห์พัฒนาการของโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (CNN) ในงานประมวลผลภาพ (2) ศึกษาหลักการและความก้าวหน้าของการเรียนรู้ของเครื่องเชิงควอนตัม (Quantum Machine Learning: QML) และ (3) ระบุช่องว่างงานวิจัยที่นำไปสู่การพัฒนาสถาปัตยกรรม Hybrid Quantum–Classical CNN

2.1 โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกและการเรียนรู้เชิงแทนข้อมูล (Deep Neural Networks and Representation Learning)

2.1.1 พัฒนาการของโครงข่ายประสาทเทียม

โครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Networks: ANN) มีรากฐานมาจากแบบจำลองเชิงชีววิทยาของเซลล์ประสาท โดยเริ่มจาก Perceptron และ Multilayer Perceptron (MLP) ซึ่งสามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์เชิงเส้นและไม่เชิงเส้นได้ในระดับหนึ่ง อย่างไรก็ตาม ANN แบบดั้งเดิมประสบปัญหาในการจัดการข้อมูลมิติสูง เช่น ภาพและสัญญาณ

การเกิดขึ้นของ Deep Learning ช่วยแก้ไขข้อจำกัดดังกล่าวผ่านการเพิ่มจำนวนชั้น (depth) ของโครงข่าย ส่งผลให้โมเดลสามารถเรียนรู้คุณลักษณะเชิงลำดับชั้น (hierarchical features) ตั้งแต่ระดับต่ำไปจนถึงระดับนามธรรมสูง

2.2 โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (Convolutional Neural Networks: CNN)

2.2.1 หลักการพื้นฐานของ CNN

CNN ถูกออกแบบมาเพื่อประมวลผลข้อมูลเชิงพื้นที่ เช่น ภาพ โดยอาศัยหลักการของ local


ความคิดเห็น

แสดงความคิดเห็น

โพสต์ยอดนิยมจากบล็อกนี้

Sarayut-HQCNN 2026

รูปภาพ
นายศรายุจ รัตณประสิทธิพร (ฮ่มป่า) ประกาศสิทธิบัตร   The Heisenberg Uncertainty Principle: Δx Δp ≥ ħ/2 The inequality Δx Δp ≥ ħ/2 is the Heisenberg uncertainty principle , one of the most fundamental and far-reaching statements in quantum mechanics . It expresses an intrinsic limit on how precisely we can simultaneously know a particle’s position and momentum. Precise Statement Δx : the uncertainty (standard deviation) in the particle’s position. Δp : the uncertainty (standard deviation) in the particle’s momentum. ħ = h/(2π): the reduced Planck’s constant (ħ ≈ 1.0545718 × 10⁻³⁴ J⋅s). The principle states: Δ x   Δ p ≥ ℏ 2 \Delta x \, \Delta p \geq \frac{\hbar}{2} Δ x Δ p ≥ 2 ℏ ​ Equality is achieved for certain states (Gaussian wave packets), making ħ/2 the absolute lower bound. Historical Context Werner Heisenberg introduced the principle in 1927 in his seminal paper on the intuitive content of quantum kinematics and mechanics. He initially framed it through thought ...
อ่านเพิ่มเติม

SSO ตัวกรองพลวัตของควอนตัม

รูปภาพ
Semantic Stability Operator (SSO) Semantic Stability Operator (SSO) หรือที่บางครั้งเรียกว่า Stability Operator เป็นนวัตกรรมหลักในกรอบงาน Sarayut-HQCNN (โดยเฉพาะในรุ่น v2 และหลังจากนั้น) ซึ่งเป็นส่วนประกอบที่ออกแบบมาเพื่อรักษาเสถียรภาพของระบบปัญญาประดิษฐ์แบบไฮบริดควอนตัม-คลาสสิก ท่ามกลางสภาวะที่เต็มไปด้วยความไม่แน่นอน สัญญาณรบกวน (noise) หรือการเปลี่ยนแปลงของข้อมูล (data drift) SSO ไม่ใช่เพียงกลไกทางเทคนิคธรรมดา แต่ยังฝังหลักการจากทฤษฎีระบบพลวัต (dynamical systems theory) ทฤษฎีการควบคุม (control theory) และปรัชญาเชิงจริยธรรม เพื่อให้ระบบคง保持 "อัตลักษณ์ความหมาย" (semantic identity) และการทำงานหลักไว้ได้อย่างยั่งยืน ด้านล่างนี้คือการอธิบายแบบละเอียด โดยสำรวจจากหลายมุม รวมบริบท กลไก ตัวอย่าง ความละเอียดทางเทคนิค ผลกระทบ และกรณีขอบเขต 1. คำนิยามและจุดประสงค์หลัก SSO คือ ตัวดำเนินการความเสถียรภาพทางความหมาย ที่ทำหน้าที่ควบคุมการเปลี่ยนแปลงของสถานะภายในระบบ (state transitions) ให้เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องและราบรื่น โดยไม่สูญเสีย: อัตลักษณ์ของข้อมูล (data identity) — โครงสร้างความหมา...
อ่านเพิ่มเติม

เครือข่ายประสาทควอนตัม-คลาสสิกแบบไฮบริด ความเสถียรเชิงความหมาย Hybrid Quantum-Classical Neural Network with Sematic Stability Operator (Sarayut-HQCNN)

รูปภาพ
  เครือข่ายประสาทควอนตัม-คลาสสิกแบบไฮบริด ความเสถียรเชิงความหมาย Hybrid Quantum-Classical Neural Network with Sematic Stability Operator (Sarayut-HQCNN) Sarayut-HQCNN V2 เป็นการปรับปรุง (refinement) และขยายขอบเขตของกรอบงาน Hybrid Quantum-Classical Neural Network ดั้งเดิมที่พัฒนาโดย Sarayut Rattanaprasitthiporn (Hompa) ในปี 2026 โดยอาศัยผลการทดลองเบื้องต้น การทำให้เป็นทางการมากขึ้น (canonical refinement) และการผสานหลักการเชิงปรัชญา-จริยธรรมให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น เวอร์ชันนี้เน้นการแก้ปัญหาเชิงโครงสร้างของการเรียนรู้ลึก เช่น catastrophic forgetting ความเปราะบางต่อข้อมูลไม่เสถียร (non-stationary data) และสัญญาณรบกวน (noise) ผ่านแนวทาง “ information non-attachment ” และ “ principled letting go ” ที่ได้รับอิทธิพลจากปรัชญาพุทธและทฤษฎีระบบพลศาสตร์ สถาปัตยกรรมหลัก (Refined Architecture ใน V2) Sarayut-HQCNN V2 รักษาโครงสร้างไฮบริดหลักไว้ แต่เพิ่มความชัดเจนและประสิทธิภาพในส่วนประกอบสำคัญ โดยเฉพาะ Semantic Stability Operator (SSO) และกลไกจัดการ noise: Classical Feature Extractor ใช้ CNN แ...
อ่านเพิ่มเติม