Sarayut-HQCNN v1*, a Hybrid Quantum–Classical Neural Network.

 The image presents the patent claims for *Sarayut-HQCNN v1*, a Hybrid Quantum–Classical Neural Network.


Here’s a breakdown of the key components shown:


1. *System Claims*

    - *Claim 1*: A hybrid quantum-classical neural network system with:

(a) a classical feature extraction module,

(b) L2 normalization for unit norm, and

(c) a quantum feature encoder that normalizes the feature vector to satisfy a unit-norm constraint.

    - *Claim 5*: Semantic stability operator that visualizes feature vectors into \( \log_2 N \) qubits.

    - *Claim 6*: Robustness constraints under noise.


2. *Method Claims*

    - *Claim 7*: Hybrid quantum-classical neural processing method (independent) involving a convolutional neural network with L2 normalization for unit norm.

    - *Claim 8*: Amplitude encoding using a quantum feature encoder across qubits.


3. *Computer-Readable Medium Claims*

    - *Claim 12*: Non-transitory CRM storing quantum-classical instructions (independent) for probability visualization of quantum states.


4. *Visualization & Validation Claims* (optional but strategic)

    - *Claim 15*: Omnibus claim covering 7 of Claims 1–14, encompassing system + method + software (CRM), using broad claim language and securing simulation-based quantum & hardware quantum implementations.


The patent emphasizes a *System + Method + CRM TRIO*, blending classical neural networks with quantum encoding for enhanced processing and robustness.


What specific aspect of the HQCNN patent would you like to explore further—technical implementation, legal strategy, or potential applications?


ความคิดเห็น

แสดงความคิดเห็น

โพสต์ยอดนิยมจากบล็อกนี้

Sarayut-HQCNN: A Hybrid Quantum–Classical Neural Network with Semantic Stability Operator for Robust Classification Under Noise

รูปภาพ
Abstract Hybrid quantum–classical neural networks have emerged as a promising computational paradigm for learning complex data representations under the constraints of noisy intermediate-scale quantum devices. However, practical deployment remains limited by instability, noise sensitivity, uncertain decision boundaries, and semantic drift between input perturbations and model outputs. This paper proposes Sarayut-HQCNN, a Hybrid Quantum–Classical Neural Network equipped with a Semantic Stability Operator (SSO) for robust classification under noisy conditions. The proposed architecture combines classical feature extraction, variational quantum encoding, hybrid decision layers, and an explicit semantic stability gate. The SSO estimates output variance under controlled input perturbations and rejects unstable predictions before final classification. A triple-guard decision mechanism based on confidence, class margin, and semantic sigma is introduced to improve decision reliability. Experim...
อ่านเพิ่มเติม

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
https://manus.im/share/file/a5180f6e-ee7d-445e-a315-3471abc06666 https://manus.im/share/file/a5180f6e-ee7d-445e-a315-3471abc06666 งานวิจัย: Sarayut Semantic Stability Operator (SSO) สำหรับการจำแนกประเภทที่ทนทานต่อสัญญาณรบกวนผู้เขียน: Manus AIบทคัดย่องานวิจัยนี้นำเสนอการวิเคราะห์เชิงลึกของ Sarayut Semantic Stability Operator (SSO) ซึ่งเป็นกลไก Adaptive Triple-Guard ที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือและความทนทานของการจำแนกประเภทในระบบ Hybrid Quantum–Classical Neural Network (HQCNN) ภายใต้สภาวะที่มีสัญญาณรบกวน SSO ใช้กลไกการตัดสินใจแบบสามชั้นที่พิจารณาจาก Confidence, Class Margin และ Semantic Stability โดยมีการนำเสนอ DynamicThresholdGenerator เพื่อสร้างเกณฑ์แบบปรับเปลี่ยนตามข้อมูล (Instance-aware) งานวิจัยนี้จะสำรวจหลักการทางคณิตศาสตร์ โครงสร้างการนำไปใช้งานด้วย PyTorch และประโยชน์ของ SSO ในการลด False Confidence และเพิ่มความทนทานในแอปพลิเคชันที่ต้องการความปลอดภัยสูงคำสำคัญ: Hybrid Quantum–Classical Neural Network, Quantum Machine Learning, Semantic Stability Operator, การจำแนกประเภทที...
อ่านเพิ่มเติม