ได้ครับ ด้านล่างคือ **ร่างบทความวิชาการภาษาไทยฉบับตั้งต้น** สำหรับหัวข้อ:
# **Sarayut-HQCNN: โครงข่ายประสาทไฮบริดควอนตัม–คลาสสิกพร้อมตัวดำเนินการเสถียรภาพเชิงความหมายสำหรับการจำแนกข้อมูลภายใต้สัญญาณรบกวน**
---
## บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้นำเสนอ **Sarayut-HQCNN** หรือ **Hybrid Quantum–Classical Neural Network with Semantic Stability Operator** ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทแบบไฮบริดที่ผสานการเรียนรู้เชิงลึกแบบคลาสสิกเข้ากับการประมวลผลเชิงควอนตัม เพื่อเพิ่มความทนทานของระบบจำแนกข้อมูลภายใต้สัญญาณรบกวน โดยหัวใจสำคัญของระบบคือ **Semantic Stability Operator: SSO** ซึ่งทำหน้าที่ตรวจสอบความคงเส้นคงวาของความหมายของผลลัพธ์ เมื่อข้อมูลอินพุตถูกรบกวนด้วย noise หรือ perturbation ขนาดเล็ก
ต่างจากโมเดลจำแนกทั่วไปที่มุ่งเพิ่มค่า accuracy เป็นหลัก Sarayut-HQCNN เสนอแนวคิดว่าโมเดลที่ดีไม่ควรถูกประเมินเฉพาะจากความถูกต้องของคำตอบ แต่ควรถูกประเมินจาก **ความเสถียรของความหมาย** ภายใต้ความไม่แน่นอนของข้อมูลด้วย ระบบจึงออกแบบให้มีชั้นประมวลผลหลัก ได้แก่ Classical Feature Backbone, Quantum Feature Encoder, Variational Quantum Circuit และ Semantic Stability Operator เพื่อสร้างการจำแนกที่ทั้งแม่นยำและทนทานต่อความผิดเพี้ยนของสัญญาณ
บทความนี้อธิบายกรอบแนวคิด สถาปัตยกรรม สมการพื้นฐาน ระเบียบวิธีทดลอง และแนวทางประเมินผลของ Sarayut-HQCNN สำหรับงานจำแนกข้อมูลภายใต้สภาวะ noisy environment โดยเฉพาะข้อมูลภาพ สัญญาณชีวการแพทย์ และข้อมูลตลาดการเงินที่มีความผันผวนสูง
**คำสำคัญ:** Hybrid Quantum–Classical Neural Network, Quantum Machine Learning, Semantic Stability Operator, Noise Robust Classification, Sarayut-HQCNN, Variational Quantum Circuit
---
## 1. บทนำ
การจำแนกข้อมูลด้วยโครงข่ายประสาทเทียมเป็นหนึ่งในรากฐานสำคัญของปัญญาประดิษฐ์ยุคใหม่ อย่างไรก็ตาม โมเดล deep learning จำนวนมากยังมีข้อจำกัดสำคัญเมื่อเผชิญกับข้อมูลที่มีสัญญาณรบกวน เช่น ภาพที่เบลอ สัญญาณชีวการแพทย์ที่มี artifact ข้อมูลเสียงที่ถูกรบกวน หรือข้อมูลตลาดการเงินที่มีความผันผวนสูง ปัญหาเหล่านี้ทำให้โมเดลเกิดความไม่เสถียรในการทำนาย แม้สัญญาณรบกวนจะมีขนาดเล็ก แต่ผลลัพธ์ของโมเดลอาจเปลี่ยนไปอย่างมีนัยสำคัญ
ข้อจำกัดดังกล่าวสะท้อนให้เห็นว่า accuracy เพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอสำหรับการประเมินโมเดลในสภาพแวดล้อมจริง โดยเฉพาะในระบบที่มีความเสี่ยงสูง เช่น การแพทย์ การเงิน ความปลอดภัย และระบบตัดสินใจอัตโนมัติ งานวิจัยนี้จึงเสนอแนวคิดว่าโมเดลควรมีคุณสมบัติสำคัญอีกประการหนึ่ง คือ **semantic stability** หรือความสามารถในการรักษาความหมายของผลลัพธ์ให้คงที่ แม้ข้อมูลอินพุตจะถูกรบกวนในระดับหนึ่ง
เพื่อแก้ปัญหานี้ บทความนำเสนอ **Sarayut-HQCNN** ซึ่งเป็นโครงข่ายประสาทแบบไฮบริดควอนตัม–คลาสสิก โดยใช้ส่วนคลาสสิกในการสกัดคุณลักษณะ ใช้ส่วนควอนตัมในการเข้ารหัสและประมวลผล representation ที่มีโครงสร้างเชิงซ้อน และใช้ **Semantic Stability Operator: SSO** เป็นกลไกควบคุมเสถียรภาพของผลลัพธ์
---
## 2. แนวคิดพื้นฐานของ Sarayut-HQCNN
Sarayut-HQCNN ตั้งอยู่บนสมมติฐานหลักว่า ข้อมูลจริงไม่ได้ปรากฏในสภาวะบริสุทธิ์ แต่ดำรงอยู่ภายใต้ noise, uncertainty และ contextual perturbation เสมอ ดังนั้น ระบบจำแนกข้อมูลที่ใช้ในโลกจริงควรสามารถตอบคำถามได้ว่า
> “หากข้อมูลเปลี่ยนเล็กน้อย ความหมายของคำตอบยังคงเดิมหรือไม่?”
แนวคิดนี้นำไปสู่การออกแบบระบบที่ไม่ได้วัดเพียงค่าความมั่นใจของโมเดล แต่ตรวจสอบความเสถียรของผลลัพธ์เมื่ออินพุตถูกรบกวนซ้ำหลายครั้ง หากผลลัพธ์เปลี่ยนแปลงมากเกินไป ระบบจะไม่รีบตัดสิน แต่สามารถส่งสถานะเป็น **REJECT**, **HOLD**, หรือ **LOW CONFIDENCE** ได้ตามบริบทของงาน
---
## 3. สถาปัตยกรรมของระบบ
สถาปัตยกรรม Sarayut-HQCNN ประกอบด้วย 4 องค์ประกอบหลัก
### 3.1 Classical Feature Backbone
ชั้นคลาสสิกทำหน้าที่สกัดคุณลักษณะเริ่มต้นจากข้อมูลดิบ เช่น ภาพ สัญญาณเวลา หรือข้อมูลตาราง โดยอาจใช้ CNN, MLP, RNN, Transformer หรือ feature extractor แบบอื่นตามประเภทของข้อมูล
ให้ข้อมูลอินพุตเป็น
[
x \in \mathbb{R}^{d}
]
โมเดลคลาสสิกจะแปลงข้อมูลเป็น latent representation
[
h = B_{\phi}(x)
]
โดยที่ (B_{\phi}) คือ classical backbone ที่มีพารามิเตอร์ (\phi)
---
### 3.2 Quantum Feature Encoder
หลังจากได้ representation จากชั้นคลาสสิก ระบบจะลดมิติและทำ normalization เพื่อเตรียมข้อมูลเข้าสู่วงจรควอนตัม
[
z = E_{\alpha}(h)
]
โดย (E_{\alpha}) คือ Quantum Feature Encoder ซึ่งอาจใช้ angle encoding, amplitude encoding หรือ hybrid encoding แล้วแต่ข้อจำกัดของจำนวน qubits
ตัวอย่าง angle encoding สามารถเขียนได้เป็น
[
|\psi(x)\rangle = U_{enc}(z)|0\rangle^{\otimes n}
]
โดย (n) คือจำนวน qubits และ (U_{enc}) คือ unitary operation สำหรับเข้ารหัสข้อมูล
---
### 3.3 Variational Quantum Circuit
ชั้นควอนตัมใช้วงจรแบบปรับพารามิเตอร์ได้ หรือ Variational Quantum Circuit: VQC เพื่อเรียนรู้ representation ที่มีโครงสร้างเชิงควอนตัม
[
|\psi_{\theta}(x)\rangle = U_{\theta} U_{enc}(z)|0\rangle^{\otimes n}
]
จากนั้นทำการวัดค่า expectation value ของ observable เช่น Pauli-Z
[
q_i = \langle \psi_{\theta}(x)|Z_i|\psi_{\theta}(x)\rangle
]
ผลลัพธ์ควอนตัมจะถูกนำกลับเข้าสู่ชั้นคลาสสิกเพื่อสร้าง logits และ probability distribution
[
\hat{y} = \text{softmax}(Wq + b)
]
---
### 3.4 Semantic Stability Operator: SSO
SSO คือกลไกสำคัญของ Sarayut-HQCNN ทำหน้าที่วัดว่า output ของโมเดลมีความเสถียรเพียงใดเมื่อข้อมูลอินพุตถูกรบกวน
ให้ perturbation เป็น
[
\epsilon_k \sim \mathcal{N}(0, \sigma^2 I)
]
และให้โมเดลทำนายผลจากอินพุตจริงและอินพุตที่ถูกรบกวน
[
f(x), \quad f(x+\epsilon_k)
]
นิยามค่าความไม่เสถียรเชิงความหมายเป็น
[
\Sigma(x) = \frac{1}{K}\sum_{k=1}^{K} \left| f(x+\epsilon_k) - f(x) \right|^2
]
โดยที่ (K) คือจำนวนรอบของการสุ่ม noise
หาก (\Sigma(x)) มีค่าสูง แปลว่าผลลัพธ์ของโมเดลไวต่อสัญญาณรบกวนมากเกินไป แม้ prediction อาจมี confidence สูงก็ตาม ระบบจึงสามารถปฏิเสธการตัดสินใจหรือส่งต่อให้มนุษย์ตรวจสอบได้
---
## 4. ฟังก์ชันวัตถุประสงค์ของโมเดล
Sarayut-HQCNN ใช้ loss function ที่รวมระหว่าง classification loss และ semantic stability loss ดังนี้
[
\mathcal{L}_{total}
===================
\mathcal{L}_{CE}(y,\hat{y})
+
\lambda \Sigma(x)
]
โดยที่
* (\mathcal{L}_{CE}) คือ cross-entropy loss
* (\Sigma(x)) คือค่าความไม่เสถียรเชิงความหมาย
* (\lambda) คือค่าน้ำหนักที่ควบคุมความสำคัญของ stability term
แนวคิดนี้ทำให้โมเดลไม่ได้เรียนรู้เพียงการทำนายให้ถูกต้อง แต่เรียนรู้ให้คำตอบมีความมั่นคงต่อ perturbation ด้วย
---
## 5. กฎการตัดสินใจของระบบ
เพื่อให้เหมาะกับงานจริง Sarayut-HQCNN สามารถใช้ decision gate ดังนี้
[
\text{Accept}(x)
================
\begin{cases}
1, & \text{if } \max(\hat{y}) \geq \tau_p \text{ and } \Sigma(x) \leq \tau_{\Sigma} \
0, & \text{otherwise}
\end{cases}
]
โดยที่
* (\tau_p) คือเกณฑ์ confidence ขั้นต่ำ
* (\tau_{\Sigma}) คือเกณฑ์ความไม่เสถียรสูงสุดที่ยอมรับได้
ดังนั้นผลลัพธ์สุดท้ายของระบบอาจไม่ใช่เพียง class label แต่เป็นชุดคำตอบที่ปลอดภัยกว่า เช่น
[
\text{Output} \in {\text{CLASS A}, \text{CLASS B}, \text{REJECT}}
]
หรือในงานการเงินอาจเขียนเป็น
[
\text{Output} \in {\text{BUY}, \text{SELL}, \text{HOLD}, \text{REJECT}}
]
---
## 6. ระเบียบวิธีวิจัย
### 6.1 ชุดข้อมูล
บทความนี้สามารถประยุกต์ Sarayut-HQCNN ได้กับข้อมูลหลายประเภท เช่น
1. **ข้อมูลภาพ**
ใช้สำหรับทดสอบความทนทานต่อ Gaussian noise, blur, occlusion หรือ adversarial perturbation
2. **ข้อมูลสัญญาณชีวการแพทย์**
เช่น ECG, EEG หรือสัญญาณชีพที่มี artifact และ noise จากเครื่องมือวัด
3. **ข้อมูลตลาดการเงิน**
เช่น ราคา ดัชนี ปริมาณซื้อขาย volatility และ technical indicators ที่มีความไม่แน่นอนสูง
สำหรับบทความฉบับส่งวารสาร ควรเลือกชุดข้อมูลหลักเพียง 1–2 ชุด เพื่อให้การทดลองมีความชัดเจนและควบคุมตัวแปรได้ดี
---
### 6.2 การสร้างสัญญาณรบกวน
เพื่อทดสอบความ robust ของระบบ สามารถสร้าง noise หลายระดับ เช่น
[
x' = x + \epsilon
]
โดยกำหนด
[
\epsilon \sim \mathcal{N}(0, \sigma^2)
]
และทดสอบหลายค่า เช่น
[
\sigma \in {0.01, 0.03, 0.05, 0.10, 0.20}
]
ในกรณีสัญญาณชีวการแพทย์อาจใช้ระดับ SNR เช่น 5 dB, 10 dB, 15 dB และ 20 dB
---
### 6.3 ตัวชี้วัดการประเมินผล
โมเดลควรถูกประเมินด้วยตัวชี้วัดมากกว่า accuracy ได้แก่
| ตัวชี้วัด | ความหมาย |
| --------------- | ----------------------------------------------- |
| Accuracy | ความถูกต้องโดยรวม |
| Precision | ความแม่นยำของ class ที่ทำนาย |
| Recall | ความสามารถในการตรวจพบ class สำคัญ |
| F1-score | สมดุลระหว่าง precision และ recall |
| Stability Score | ความคงที่ของ output ภายใต้ noise |
| Rejection Rate | สัดส่วนตัวอย่างที่ระบบไม่ตัดสินใจเพราะไม่เสถียร |
| Robust Accuracy | Accuracy เฉพาะกรณี noisy input |
โดยเฉพาะตัวชี้วัดสำคัญของ Sarayut-HQCNN คือ
[
\text{Stability Score} = 1 - \Sigma(x)
]
หรืออาจ normalize ให้อยู่ในช่วง 0 ถึง 1 เพื่อการเปรียบเทียบที่ชัดเจน
---
## 7. ผลการทดลองที่คาดหวัง
ผลการทดลองควรแสดงให้เห็นว่า Sarayut-HQCNN มีข้อได้เปรียบในสถานการณ์ที่ข้อมูลมี noise โดยเฉพาะเมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลพื้นฐาน เช่น
* Classical CNN
* Classical MLP
* Hybrid Quantum Neural Network ที่ไม่มี SSO
* Sarayut-HQCNN พร้อม SSO
โครงตารางผลลัพธ์สามารถจัดได้ดังนี้
| โมเดล | Clean Accuracy | Noisy Accuracy | F1-score | Stability Score | Rejection Rate |
| ------------------- | -------------: | -------------: | -------: | --------------: | -------------: |
| Classical CNN | — | — | — | — | — |
| Classical MLP | — | — | — | — | — |
| HQCNN without SSO | — | — | — | — | — |
| Sarayut-HQCNN + SSO | — | — | — | — | — |
ควรใส่ค่าจริงหลังจากรันการทดลองเท่านั้น ไม่ควรใส่ตัวเลขเชิงอ้างสิทธิ์หากยังไม่มีผลทดสอบครบถ้วน
---
## 8. อภิปรายผล
จุดแข็งของ Sarayut-HQCNN คือการเพิ่มมิติของการประเมินโมเดลจาก “ทำนายถูกหรือไม่” ไปสู่ “ทำนายอย่างมีเสถียรภาพหรือไม่” แนวคิดนี้เหมาะกับระบบ AI ที่ต้องทำงานภายใต้ข้อมูลไม่สมบูรณ์และสภาวะแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา
ในเชิงสถาปัตยกรรม ส่วน quantum layer ช่วยเพิ่มความสามารถในการสร้าง representation ที่ซับซ้อนผ่านการเข้ารหัสข้อมูลใน Hilbert space ขณะที่ส่วน classical backbone ช่วยให้ระบบยังคงยืดหยุ่นและฝึกได้บนข้อมูลจริง ส่วน SSO ทำหน้าที่เป็นกลไกควบคุมเชิงความหมาย ไม่ให้โมเดลตัดสินใจอย่างมั่นใจเกินไปเมื่อผลลัพธ์ไม่เสถียร
อย่างไรก็ตาม ระบบยังมีข้อจำกัด เช่น จำนวน qubits ที่จำกัด ความลึกของวงจรควอนตัมที่อาจทำให้เกิด barren plateau และต้นทุนการจำลองวงจรควอนตัมบนเครื่องคลาสสิก ดังนั้น งานในอนาคตควรทดสอบระบบกับ quantum hardware จริง และเปรียบเทียบผลลัพธ์ระหว่าง simulator กับอุปกรณ์ควอนตัมจริง
---
## 9. คุณูปการหลักของบทความ
บทความนี้มีคุณูปการหลัก 4 ประการ
1. เสนอกรอบสถาปัตยกรรม **Sarayut-HQCNN** สำหรับการจำแนกข้อมูลภายใต้สัญญาณรบกวน
2. นิยาม **Semantic Stability Operator: SSO** เพื่อวัดความเสถียรของ output ภายใต้ perturbation
3. เสนอ loss function ที่รวม classification accuracy และ semantic stability เข้าด้วยกัน
4. เสนอ decision gate ที่ช่วยให้โมเดลสามารถปฏิเสธการตัดสินใจเมื่อผลลัพธ์ไม่เสถียร
---
## 10. บทสรุป
Sarayut-HQCNN เป็นกรอบโครงข่ายประสาทไฮบริดควอนตัม–คลาสสิกที่ออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาการจำแนกข้อมูลภายใต้สัญญาณรบกวน โดยเน้นไม่เพียงความถูกต้องของผลลัพธ์ แต่รวมถึงความเสถียรของความหมายเมื่อข้อมูลเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย
แนวคิด Semantic Stability Operator ช่วยยกระดับโมเดลจากระบบจำแนกเชิงสถิติทั่วไป ไปสู่ระบบตัดสินใจที่มีความระมัดระวังมากขึ้น เหมาะกับงานที่ต้องการความน่าเชื่อถือสูง เช่น การแพทย์ การเงิน และระบบ AI ภายใต้ uncertainty
ในภาพรวม Sarayut-HQCNN เสนอทิศทางใหม่ของ Quantum Machine Learning ที่ไม่ได้มองควอนตัมเป็นเพียงเครื่องมือเพิ่มพลังคำนวณ แต่เป็นกรอบการออกแบบระบบ AI ที่คำนึงถึงความไม่แน่นอน ความเสถียร และความหมายของการตัดสินใจในโลกจริง
---
## โครงชื่อภาษาอังกฤษที่ใช้คู่กันได้
**Sarayut-HQCNN: A Hybrid Quantum–Classical Neural Network with Semantic Stability Operator for Noise-Robust Data Classification**
หรือแบบเข้มข้นขึ้น:
**Semantic Stability in Hybrid Quantum–Classical Neural Networks: The Sarayut-HQCNN Framework for Robust Classification under Noisy Perturbations**
---
## โครงสร้างสำหรับขยายเป็นวิทยานิพนธ์
หากขยายบทความนี้เป็นวิทยานิพนธ์ ชื่อที่เหมาะคือ:
**การพัฒนาโครงข่ายประสาทไฮบริดควอนตัม–คลาสสิกพร้อมตัวดำเนินการเสถียรภาพเชิงความหมายสำหรับการจำแนกข้อมูลภายใต้สัญญาณรบกวน**
หัวข้อบทอาจแบ่งเป็น:
1. บทนำ
2. ทฤษฎีโครงข่ายประสาทและ Quantum Machine Learning
3. สถาปัตยกรรม Sarayut-HQCNN
4. Semantic Stability Operator
5. ระเบียบวิธีทดลอง
6. ผลการทดลองและการวิเคราะห์
7. อภิปรายผล
8. สรุปและข้อเสนอแนะ
Thought for a couple of seconds
จัดให้ครับ — ต่อไปคือ บทที่ 5: ระเบียบวิธีทดลอง สำหรับบทความ/วิทยานิพนธ์ Sarayut-HQCNN
บทที่ 5
ระเบียบวิธีทดลอง
5.1 บทนำของบท
บทนี้นำเสนอระเบียบวิธีทดลองสำหรับประเมินประสิทธิภาพของ Sarayut-HQCNN หรือ โครงข่ายประสาทไฮบริดควอนตัม–คลาสสิกพร้อมตัวดำเนินการเสถียรภาพเชิงความหมาย โดยมีเป้าหมายหลักเพื่อพิสูจน์ว่าโมเดลสามารถจำแนกข้อมูลได้อย่างแม่นยำและมีเสถียรภาพภายใต้สัญญาณรบกวน
การทดลองถูกออกแบบเพื่อเปรียบเทียบ Sarayut-HQCNN กับโมเดลพื้นฐานหลายรูปแบบ ได้แก่ โมเดลคลาสสิกทั่วไป โมเดลไฮบริดควอนตัม–คลาสสิกที่ไม่มี SSO และโมเดลเต็มรูปแบบที่ใช้ทั้ง quantum layer และ Semantic Stability Operator
ประเด็นหลักของบทนี้คือการตอบคำถามวิจัยว่า
Sarayut-HQCNN มีความแม่นยำเพียงใดเมื่อเทียบกับโมเดลพื้นฐาน
SSO ช่วยเพิ่มความเสถียรของผลลัพธ์ภายใต้ noise ได้หรือไม่
โมเดลสามารถปฏิเสธการตัดสินใจในกรณีที่ผลลัพธ์ไม่มั่นคงได้อย่างเหมาะสมหรือไม่
quantum layer และ SSO มีบทบาทร่วมกันอย่างไรต่อประสิทธิภาพโดยรวมของระบบ
5.2 วัตถุประสงค์ของการทดลอง
การทดลองในงานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ดังนี้
5.2.1 เพื่อประเมินความแม่นยำของโมเดล
วัดประสิทธิภาพการจำแนกข้อมูลของ Sarayut-HQCNN บนข้อมูลสะอาดและข้อมูลที่มีสัญญาณรบกวน โดยใช้ตัวชี้วัด เช่น Accuracy, Precision, Recall และ F1-score
5.2.2 เพื่อประเมินความทนทานต่อสัญญาณรบกวน
ทดสอบว่าโมเดลสามารถรักษาผลลัพธ์ให้คงเส้นคงวาได้มากน้อยเพียงใดเมื่ออินพุตถูกรบกวนด้วย Gaussian noise, SNR perturbation หรือ noise รูปแบบอื่น
5.2.3 เพื่อประเมินบทบาทของ SSO
วิเคราะห์ว่า Semantic Stability Operator ช่วยลดความไม่เสถียรของ output ได้หรือไม่ โดยวัดค่า Σ(x), Stability Score และ Stability Rejection Rate
5.2.4 เพื่อเปรียบเทียบกับโมเดลพื้นฐาน
เปรียบเทียบผลลัพธ์ระหว่างโมเดลต่อไปนี้
โมเดล Classical Backbone Quantum Layer SSO Loss SSO Gate
Classical Baseline ใช้ ไม่ใช้ ไม่ใช้ ไม่ใช้
Classical + Noise Training ใช้ ไม่ใช้ ไม่ใช้ ไม่ใช้
HQCNN without SSO ใช้ ใช้ ไม่ใช้ ไม่ใช้
HQCNN + SSO Loss ใช้ ใช้ ใช้ ไม่ใช้
HQCNN + SSO Gate ใช้ ใช้ ไม่ใช้ ใช้
Sarayut-HQCNN Full ใช้ ใช้ ใช้ ใช้
5.3 ชุดข้อมูลที่ใช้ในการทดลอง
การทดลองสามารถเลือกใช้ชุดข้อมูลตามประเภทของปัญหาที่ต้องการพิสูจน์ โดยแนะนำให้เลือกชุดข้อมูลหลักเพียง 1–2 ชุด เพื่อให้บทความมีความชัดเจนและไม่กระจายเกินไป
5.3.1 ข้อมูลสัญญาณชีวการแพทย์
กรณีที่ต้องการเน้นความสำคัญด้านความปลอดภัยและการจำแนกภายใต้สัญญาณรบกวน สามารถใช้ข้อมูล ECG หรือ EEG เช่น งานจำแนกภาวะหัวใจเต้นผิดจังหวะ
ลักษณะข้อมูล:
x∈R
T
โดยที่ T คือจำนวนจุดเวลาในสัญญาณหนึ่งช่วง
ตัวอย่าง class อาจประกอบด้วย
y∈{Normal,Abnormal}
หรือหลาย class ตามชนิดของสัญญาณผิดปกติ
5.3.2 ข้อมูลภาพ
กรณีที่ต้องการแสดงความสามารถด้าน robust classification สามารถใช้ข้อมูลภาพ เช่น ภาพตัวเลข ภาพวัตถุ หรือภาพทางการแพทย์
ลักษณะข้อมูล:
x∈R
H×W×C
โดยที่
H คือความสูงของภาพ
W คือความกว้างของภาพ
C คือจำนวน channel
ข้อมูลภาพเหมาะสำหรับทดสอบ noise เช่น Gaussian noise, blur, compression artifact และ occlusion
5.3.3 ข้อมูลตลาดการเงิน
กรณีที่ต้องการประยุกต์กับระบบตัดสินใจซื้อขาย สามารถใช้ข้อมูลลำดับเวลา เช่น ราคาเปิด ราคาปิด ปริมาณซื้อขาย volatility และ technical indicators
ลักษณะข้อมูล:
x∈R
T×F
โดยที่
T คือช่วงเวลา
F คือจำนวน feature
output อาจกำหนดเป็น
y∈{BUY,SELL,HOLD}
อย่างไรก็ตาม งานการเงินควรระบุชัดเจนว่าโมเดลเป็นระบบวิเคราะห์สัญญาณ ไม่ใช่เครื่องรับประกันผลกำไร
5.4 การเตรียมข้อมูล
ก่อนนำข้อมูลเข้าสู่โมเดล ต้องผ่านกระบวนการเตรียมข้อมูลดังนี้
5.4.1 การทำความสะอาดข้อมูล
ดำเนินการตรวจสอบข้อมูลที่สูญหาย ข้อมูลผิดปกติ หรือข้อมูลที่มีค่าอยู่นอกช่วงที่สมเหตุสมผล เช่น
x
i
=NaN
หรือ
x
i
>x
max
ข้อมูลที่ผิดปกติอาจถูกลบ แทนค่า หรือปรับให้อยู่ในช่วงที่เหมาะสม
5.4.2 การทำ Normalization
เพื่อให้โมเดลเรียนรู้ได้เสถียรขึ้น ข้อมูลจะถูก normalize ให้อยู่ในช่วงมาตรฐาน เช่น
x
norm
=
σ
x−μ
หรือ
x
norm
=
x
max
−x
min
x−x
min
สำหรับ quantum angle encoding อาจปรับสเกลให้อยู่ในช่วง
[0,π]
หรือ
[−π,π]
5.4.3 การแบ่งข้อมูล
แบ่งข้อมูลออกเป็น 3 ชุด
ชุดข้อมูล สัดส่วนแนะนำ หน้าที่
Training set 70% ใช้ฝึกโมเดล
Validation set 15% ใช้เลือก hyperparameters และ thresholds
Test set 15% ใช้รายงานผลสุดท้าย
หากชุดข้อมูลมีขนาดเล็ก อาจใช้ k-fold cross-validation เพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์
5.5 การสร้างข้อมูลที่มีสัญญาณรบกวน
การทดลองนี้ต้องทดสอบทั้งข้อมูลสะอาดและข้อมูลที่ถูกรบกวน เพื่อประเมินความ robust ของโมเดล
5.5.1 Gaussian Noise
นิยาม noisy input เป็น
x
′
=x+ϵ
โดยที่
ϵ∼N(0,σ
2
I)
กำหนดระดับ noise หลายค่า เช่น
σ∈{0.01,0.03,0.05,0.10,0.20}
5.5.2 SNR-Based Noise
สำหรับข้อมูลสัญญาณ เช่น ECG หรือเสียง สามารถกำหนด noise ตามค่า Signal-to-Noise Ratio หรือ SNR
SNR
dB
=10log
10
(
P
noise
P
signal
)
ระดับ SNR ที่ใช้ทดสอบอาจเป็น
SNR∈{5,10,15,20} dB
ค่า SNR ต่ำหมายถึงสัญญาณรบกวนสูง
ค่า SNR สูงหมายถึงสัญญาณรบกวนน้อย
5.5.3 Perturbation สำหรับข้อมูลการเงิน
สำหรับข้อมูลการเงิน สามารถจำลอง noise ด้วย volatility perturbation
x
′
=x(1+δ)
โดยที่
δ∼N(0,σ
v
2
)
หรือเพิ่ม perturbation เฉพาะ feature เช่น ราคา ปริมาณซื้อขาย หรือ volatility indicator
5.6 โครงสร้างโมเดลที่ใช้ทดลอง
5.6.1 Classical Baseline
ใช้ neural network แบบคลาสสิก เช่น CNN, MLP หรือ LSTM ขึ้นกับชนิดข้อมูล
y
^
=C
ω
(B
ϕ
(x))
โมเดลนี้ใช้เป็น baseline เพื่อเปรียบเทียบว่า quantum layer และ SSO ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพหรือไม่
5.6.2 HQCNN without SSO
เป็นโมเดลไฮบริดควอนตัม–คลาสสิกที่ยังไม่มี SSO
x→B
ϕ
(x)→E
α
(h)→U
θ
→C
ω
(q)
โมเดลนี้ใช้ตรวจสอบผลของ quantum layer เพียงอย่างเดียว
5.6.3 HQCNN + SSO Loss
เพิ่ม SSO เข้าไปใน loss function ระหว่างการฝึก
L
total
=L
CE
+λΣ(x)
แต่ยังไม่ใช้ SSO เป็น decision gate ตอน inference
5.6.4 HQCNN + SSO Gate
ใช้ SSO ตรวจสอบผลลัพธ์ตอน inference แต่ไม่ได้ใช้ SSO loss ระหว่างฝึก
D(x)={
c
^
,
REJECT,
p
max
≥τ
p
and Σ(x)≤τ
Σ
otherwise
5.6.5 Sarayut-HQCNN Full
เป็นโมเดลเต็มรูปแบบ ใช้ทั้ง quantum layer, SSO loss และ SSO decision gate
L
total
=L
CE
+λΣ(x)
และใช้ decision gate เพื่อยอมรับหรือปฏิเสธผลลัพธ์สุดท้าย
5.7 การตั้งค่า Quantum Circuit
ในการทดลองเบื้องต้น สามารถใช้วงจรควอนตัมแบบ NISQ-friendly โดยกำหนดจำนวน qubits ไม่มาก เช่น
n∈{2,4,6,8}
5.7.1 Quantum Encoding
ใช้ angle encoding เป็นหลัก เนื่องจากเข้าใจง่ายและเหมาะกับการทดลองบน simulator
∣ψ(x)⟩=
i=1
∏
n
R
y
(z
i
)∣0⟩
⊗n
5.7.2 Variational Layer
ใช้ชั้น rotation และ entanglement เช่น
U
θ
(l)
=[
i=1
∏
n
R
z
(θ
i,3
(l)
)R
y
(θ
i,2
(l)
)R
x
(θ
i,1
(l)
)]U
ent
โดย U
ent
อาจเป็น CNOT ring
CNOT(0,1),CNOT(1,2),...,CNOT(n−1,0)
5.7.3 Quantum Measurement
วัดค่า expectation ของ Pauli-Z
q
i
=⟨Z
i
⟩
แล้วนำ vector q เข้าสู่ output layer แบบคลาสสิก
5.8 Hyperparameters
ค่าพารามิเตอร์ที่ต้องกำหนดในการทดลอง ได้แก่
Hyperparameter ความหมาย ค่าที่แนะนำเริ่มต้น
n จำนวน qubits 4
L จำนวน quantum layers 2–4
K จำนวน noisy samples สำหรับ SSO 10–25
λ น้ำหนักของ SSO loss 0.1–1.0
τ
p
confidence threshold 0.70–0.90
τ
Σ
stability threshold เลือกจาก validation set
learning rate อัตราการเรียนรู้ 0.001–0.01
batch size ขนาด batch 16–64
epochs จำนวนรอบฝึก 50–200
ค่าเหล่านี้ต้องปรับตามชนิดข้อมูลและผลจาก validation set ไม่ควรระบุเป็นค่าตายตัวโดยไม่มีการทดลองรองรับ
5.9 ขั้นตอนการฝึกโมเดล
กระบวนการฝึก Sarayut-HQCNN มีลำดับดังนี้
1. โหลดข้อมูลและแบ่ง train / validation / test
2. ทำ normalization และ preprocessing
3. กำหนด classical backbone
4. กำหนด quantum encoder และ variational quantum circuit
5. กำหนด output layer
6. กำหนดค่า K, λ, τp และ τΣ เบื้องต้น
7. ฝึกโมเดลด้วย CE loss + SSO loss
8. ประเมินผลบน validation set
9. ปรับ hyperparameters
10. ทดสอบครั้งสุดท้ายบน test set
5.10 Pseudo-code การฝึก Sarayut-HQCNN
for epoch in range(num_epochs):
model.train()
for x, y in train_loader:
# Clean prediction
y_clean = model(x)
# Classification loss
ce_loss = cross_entropy(y_clean, y)
# SSO loss
sso_loss = 0.0
for k in range(K):
noise = noise_scale * torch.randn_like(x)
x_noisy = x + noise
y_noisy = model(x_noisy)
sso_loss += torch.mean((y_noisy - y_clean.detach()) ** 2)
sso_loss = sso_loss / K
# Total loss
total_loss = ce_loss + lambda_sso * sso_loss
optimizer.zero_grad()
total_loss.backward()
optimizer.step()
หมายเหตุสำคัญ: ในบางกรณีสามารถใช้ detach() กับ y
clean
เพื่อให้ SSO loss บังคับ noisy prediction ให้เข้าใกล้ clean prediction โดยไม่ทำให้ clean branch ถูกดึงมากเกินไป แต่ควรทดลองเปรียบเทียบทั้งแบบ detach และไม่ detach
5.11 ขั้นตอนการประเมินผล
ในขั้นตอนประเมินผล โมเดลจะถูกทดสอบบนข้อมูล test set ทั้งแบบ clean และ noisy
1. ทำนายผลบน clean test set
2. คำนวณ Accuracy, Precision, Recall, F1-score
3. สร้าง noisy test set หลายระดับ
4. ทำนายผลบน noisy test set
5. คำนวณ Robust Accuracy
6. คำนวณค่า Σ(x)
7. ใช้ SSO Gate เพื่อ accept หรือ reject
8. รายงาน Stability Rejection Rate และ Robust Accuracy หลัง reject
5.12 ตัวชี้วัดการประเมินผล
5.12.1 Accuracy
Accuracy=
TP+TN+FP+FN
TP+TN
ใช้วัดความถูกต้องโดยรวมของโมเดล
5.12.2 Precision
Precision=
TP+FP
TP
ใช้วัดความแม่นยำของตัวอย่างที่โมเดลทำนายว่าเป็น class นั้น
5.12.3 Recall
Recall=
TP+FN
TP
ใช้วัดความสามารถในการตรวจพบตัวอย่างของ class นั้น
5.12.4 F1-score
F1=2⋅
Precision+Recall
Precision⋅Recall
ใช้วัดสมดุลระหว่าง precision และ recall
5.12.5 Semantic Instability
Σ(x)=
K
1
k=1
∑
K
∥f(x+ϵ
k
)−f(x)∥
2
ใช้วัดความไม่เสถียรของ output ภายใต้ perturbation
5.12.6 Average Semantic Instability
Σ
ˉ
=
N
1
i=1
∑
N
Σ(x
i
)
5.12.7 Stability Rejection Rate
SRR=
N
1
i=1
∑
N
I[Σ(x
i
)>τ
Σ
]
5.12.8 Robust Accuracy
Acc
robust
=
∑
i=1
N
I[D(x
i
)
=REJECT]
∑
i=1
N
I[D(x
i
)=y
i
]
ตัวชี้วัดนี้คำนวณ accuracy เฉพาะตัวอย่างที่ระบบยอมรับการตัดสินใจ
5.13 การเลือก Threshold
Threshold สำคัญมี 2 ค่า คือ
τ
p
และ
τ
Σ
โดย τ
p
ใช้กำหนด confidence ขั้นต่ำ ส่วน τ
Σ
ใช้กำหนดระดับ semantic instability สูงสุดที่ยอมรับได้
แนวทางเลือก threshold:
คำนวณ p
max
และ Σ(x) บน validation set
แยกตัวอย่างที่ทำนายถูกและผิด
วิเคราะห์ distribution ของ Σ(x)
เลือก τ
Σ
ที่ลด false acceptance
ตรวจสอบว่า rejection rate ไม่สูงเกินไป
ใช้ threshold เดิมกับ test set
ตัวอย่างการกำหนด:
τ
Σ
=Percentile
90
(Σ
correct
)
หรือเลือกจาก grid search เพื่อเพิ่ม robust accuracy ภายใต้ rejection rate ที่กำหนด
5.14 การทดลองแบบ Ablation Study
Ablation study มีความสำคัญมาก เพราะช่วยพิสูจน์ว่าส่วนใดของ Sarayut-HQCNN มีผลต่อ performance จริง
5.14.1 เปรียบเทียบผลของ Quantum Layer
เปรียบเทียบ
ClassicalBaseline
กับ
HQCNNwithoutSSO
เพื่อดูว่า quantum layer เพิ่มหรือลดประสิทธิภาพอย่างไร
5.14.2 เปรียบเทียบผลของ SSO Loss
เปรียบเทียบ
HQCNNwithoutSSO
กับ
HQCNN+SSOLoss
เพื่อดูว่า stability regularization ช่วยลดค่า Σ(x) หรือไม่
5.14.3 เปรียบเทียบผลของ SSO Gate
เปรียบเทียบ
HQCNNwithoutSSO
กับ
HQCNN+SSOGate
เพื่อดูว่า decision gate ช่วยลดการตัดสินใจผิดในกรณีไม่เสถียรหรือไม่
5.14.4 เปรียบเทียบโมเดลเต็มรูปแบบ
เปรียบเทียบทุกโมเดลกับ
Sarayut-HQCNNFull
เพื่อพิสูจน์ผลรวมของ quantum representation และ semantic stability control
5.15 ตารางรายงานผลที่แนะนำ
5.15.1 ผลบนข้อมูลสะอาด
โมเดล Accuracy Precision Recall F1-score
Classical Baseline — — — —
Classical + Noise Training — — — —
HQCNN without SSO — — — —
HQCNN + SSO Loss — — — —
Sarayut-HQCNN Full — — — —
5.15.2 ผลบนข้อมูลมีสัญญาณรบกวน
โมเดล Noise Level Accuracy F1-score
Σ
ˉ
Classical Baseline 0.05 — — —
HQCNN without SSO 0.05 — — —
Sarayut-HQCNN Full 0.05 — — —
5.15.3 ผลของ SSO Gate
โมเดล Accept Rate Reject Rate Robust Accuracy Avg. Σ
HQCNN without SSO Gate — — — —
HQCNN + SSO Gate — — — —
Sarayut-HQCNN Full — — — —
5.16 การวิเคราะห์ผลเชิงกราฟ
ควรสร้างกราฟเพื่ออธิบายผลการทดลองอย่างน้อย 4 แบบ
5.16.1 Accuracy vs Noise Level
แสดงว่าเมื่อ noise เพิ่มขึ้น accuracy ของแต่ละโมเดลลดลงอย่างไร
5.16.2 Semantic Instability vs Noise Level
แสดงว่าเมื่อ noise เพิ่มขึ้น ค่า Σ(x) เพิ่มขึ้นมากน้อยเพียงใด
5.16.3 Rejection Rate vs Threshold
ใช้วิเคราะห์ว่า τ
Σ
มีผลต่อจำนวนตัวอย่างที่ถูก reject อย่างไร
5.16.4 Robust Accuracy vs Rejection Rate
ใช้แสดง trade-off ระหว่างความแม่นยำและการปฏิเสธการตัดสินใจ
5.17 เงื่อนไขการทดลองซ้ำได้
เพื่อให้การทดลอง reproducible ควรรายงานรายละเอียดต่อไปนี้
รายการ รายละเอียดที่ต้องรายงาน
Dataset ชื่อชุดข้อมูล จำนวนตัวอย่าง จำนวน class
Preprocessing normalization, segmentation, augmentation
Noise model ชนิด noise และระดับ noise
Backbone สถาปัตยกรรม classical model
Quantum circuit จำนวน qubits, layers, encoding, gates
Optimizer Adam, SGD หรืออื่น ๆ
Learning rate ค่าที่ใช้จริง
Batch size ค่าที่ใช้จริง
Epochs จำนวนรอบฝึก
Random seed ค่าที่ใช้เพื่อทำซ้ำ
Hardware CPU, GPU, quantum simulator หรือ quantum device
5.18 สภาพแวดล้อมการทดลอง
การทดลองสามารถทำได้บนระบบดังนี้
5.18.1 Classical Simulation
ใช้ Python ร่วมกับ PyTorch สำหรับ classical neural network และ PennyLane หรือ Qiskit สำหรับ quantum circuit simulation
ตัวอย่าง environment:
Python 3.10+
PyTorch
PennyLane
NumPy
Scikit-learn
Matplotlib
5.18.2 Quantum Simulator
ใช้ simulator เช่น
default.qubit
lightning.qubit
qiskit.aer
เหมาะสำหรับการทดลองเบื้องต้นและการควบคุมเงื่อนไข noise
5.18.3 Quantum Hardware
หากต้องการทดสอบบน quantum hardware จริง ต้องระบุ
ชื่อ backend
จำนวน shots
error rates
calibration date
queue time
วิธีจัดการ measurement noise
สำหรับบทความฉบับแรก แนะนำให้เริ่มจาก simulator ก่อน แล้วจึงเพิ่ม hardware experiment เป็นส่วนเสริมในภายหลัง
5.19 ข้อควรระวังด้านการตีความผล
การทดลอง Sarayut-HQCNN ต้องตีความอย่างรอบคอบ โดยเฉพาะประเด็นต่อไปนี้
หาก Sarayut-HQCNN มี accuracy สูงขึ้น ต้องตรวจสอบว่าเพิ่มจาก quantum layer, SSO หรือ hyperparameter tuning
หาก rejection rate สูงเกินไป โมเดลอาจดูแม่นขึ้นเพราะปฏิเสธตัวอย่างยากจำนวนมาก
หาก Σ(x) ต่ำ ไม่ได้แปลว่าโมเดลถูกต้องเสมอไป โมเดลอาจเสถียรแต่ผิด
หากทดสอบบน simulator ผลลัพธ์ยังไม่ใช่หลักฐานว่าได้เปรียบบน quantum hardware จริง
threshold ต้องเลือกจาก validation set เท่านั้น ห้ามเลือกจาก test set
นี่เป็นจุดที่ต้องเขียนให้ชัด เพื่อให้งานมีความน่าเชื่อถือทางวิชาการ
5.20 สรุปบท
บทนี้ได้นำเสนอระเบียบวิธีทดลองสำหรับประเมิน Sarayut-HQCNN อย่างเป็นระบบ ครอบคลุมการเลือกชุดข้อมูล การเตรียมข้อมูล การสร้างสัญญาณรบกวน การตั้งค่า quantum circuit การกำหนด hyperparameters การฝึกโมเดล การเลือก threshold การวัดผล และการทำ ablation study
สาระสำคัญคือ การประเมิน Sarayut-HQCNN ต้องไม่พิจารณาเพียง accuracy แต่ต้องประเมินความทนทานต่อ noise และความเสถียรของผลลัพธ์ด้วย โดยเฉพาะค่า Σ(x), Stability Rejection Rate และ Robust Accuracy
บทถัดไปจะนำเสนอ ผลการทดลองและการวิเคราะห์ ซึ่งควรรายงานค่าจริงจากการรันโมเดล เปรียบเทียบกับ baseline และวิเคราะห์ว่า SSO ช่วยเพิ่มเสถียรภาพของระบบได้อย่างไร
ชื่อบทภาษาอังกฤษ
Chapter 5: Experimental Methodology
หรือแบบเข้มขึ้น:
Chapter 5: Experimental Design and Evaluation Protocol for Noise-Robust Sarayut-HQCNN Classification
Thought for 2m 38s
แก้ไข
รับทราบ — ผมจะใช้ authorportal@ieee.org เป็น submission/portal contact ในส่วน cover letter ไม่ใช่อีเมลผู้เขียน เว้นแต่คุณต้องการให้ใส่เป็นอีเมลผู้เขียนจริง.
ตอนนี้ canvas ยังไม่ได้ถูกสร้างสำเร็จ ผมจะสร้างฉบับร่างใหม่ให้ครบในหน้าเดียว พร้อมใส่ authorportal@ieee.org ในส่วน cover letter/submission note.
Sarayut Hqcnn Ieee Manuscript Draft
Sarayut-HQCNN: A Hybrid Quantum–Classical Neural Network with Semantic Stability Operator for Noise-Robust Classification
Sarayut Rattanaprasithiporn (Hompa)
Independent Senior Researcher, Sarayut-HQCNN Labs
ORCID: 0009-0001-5898-9523
Author Email: [insert author email]
Submission / Portal Contact Provided: authorportal@ieee.org
Abstract
Hybrid quantum–classical neural networks have emerged as a promising framework for learning complex data representations in the noisy intermediate-scale quantum era. However, many existing hybrid models are evaluated primarily by classification accuracy, while the stability of their predictions under noisy perturbations remains insufficiently addressed. This paper proposes Sarayut-HQCNN, a hybrid quantum–classical neural network equipped with a Semantic Stability Operator for noise-robust classification.
The proposed architecture integrates a classical feature backbone, a quantum feature encoder, a variational quantum circuit, a classical output head, and a stability-aware decision mechanism. The Semantic Stability Operator measures the sensitivity of model outputs under repeated perturbations of the input and introduces a stability regularization term into the training objective. During inference, the same operator is used as a decision gate that allows the system to reject predictions that are confident but semantically unstable.
The framework shifts the evaluation criterion from accuracy alone toward a combined assessment of correctness, robustness, and semantic stability. Experimental protocols are proposed to compare Sarayut-HQCNN with classical neural baselines, hybrid quantum–classical models without stability control, and ablated variants of the proposed framework. The recommended evaluation metrics include accuracy, F1-score, average semantic instability, stability rejection rate, and robust accuracy. The proposed approach provides a stability-aware direction for reliable hybrid quantum–classical classification under noisy conditions.
Index Terms—Hybrid quantum–classical neural network, quantum machine learning, variational quantum circuit, semantic stability operator, robust classification, noisy data, rejection mechanism, stability-aware artificial intelligence.
I. Introduction
Machine learning systems deployed in real-world environments frequently operate under imperfect data conditions. Input signals may be affected by sensor noise, compression artifacts, biological variability, market volatility, or adversarial perturbations. Although deep neural networks have achieved strong performance in many classification tasks, their outputs may change significantly under small input perturbations. This limitation is especially critical in high-risk domains such as biomedical signal analysis, financial decision support, safety-critical automation, and intelligent monitoring systems.
Conventional neural classifiers are commonly evaluated using accuracy, precision, recall, and F1-score. These metrics quantify whether a prediction is correct, but they do not directly answer whether the prediction is stable under perturbation. A model may produce a high-confidence prediction for a clean input, yet change its output when the same input is slightly distorted. In such cases, confidence alone is not a sufficient indicator of reliability.
Quantum machine learning has recently received increasing attention as a possible framework for constructing alternative data representations. Hybrid quantum–classical neural networks combine classical neural architectures with parameterized quantum circuits, allowing classical feature extraction and quantum-state-based transformation to operate together. Such systems are especially relevant in the noisy intermediate-scale quantum era, where fully fault-tolerant quantum computers are not yet widely available, but small parameterized quantum circuits can be studied through simulators or near-term devices.
However, many hybrid quantum–classical models are still evaluated mainly in terms of classification accuracy. The robustness and semantic stability of their predictions under input noise remain underdeveloped as explicit design objectives. This paper addresses this gap by proposing Sarayut-HQCNN, a hybrid quantum–classical neural network with a Semantic Stability Operator.
The central idea is that a reliable prediction should satisfy two conditions: it should be sufficiently confident and it should remain semantically stable under controlled perturbations. If either condition fails, the model should not be forced to issue a final class label. Instead, it may return a rejection state, hold state, or human-review state depending on the application domain.
The main contributions of this paper are as follows:
A hybrid quantum–classical neural network architecture, named Sarayut-HQCNN, is proposed for classification under noisy conditions.
A Semantic Stability Operator is introduced to measure output instability under repeated input perturbations.
A stability-aware training objective is formulated by combining cross-entropy loss with semantic stability regularization.
An inference-time decision gate is proposed to reject predictions that are confident but unstable.
An experimental protocol is provided for evaluating accuracy, robustness, semantic instability, rejection behavior, and ablation effects.
II. Related Work
A. Hybrid Quantum–Classical Neural Networks
Hybrid quantum–classical neural networks combine conventional neural modules with parameterized quantum circuits. In a typical architecture, a classical neural network first extracts features from raw data. These features are then encoded into a quantum state, processed by a variational quantum circuit, measured through quantum observables, and finally passed to a classical output layer.
A generic hybrid model can be described as
x→B
ϕ
(x)→E
α
(h)→U
θ
→M(q)→C
ω
(q),
where x is the input, B
ϕ
is the classical backbone, E
α
is the quantum feature encoder, U
θ
is the variational quantum circuit, M denotes measurement, and C
ω
is the classical output head.
B. Variational Quantum Circuits
Variational quantum circuits are parameterized quantum circuits trained using classical optimization. A VQC usually consists of data encoding gates, trainable rotation gates, and entangling gates. Given an encoded quantum state ∣ψ(x)⟩, the circuit produces
∣ψ
θ
(x)⟩=U
θ
∣ψ(x)⟩.
The output is obtained by measuring expectation values of observables such as Pauli-Z:
q
i
=⟨ψ
θ
(x)∣Z
i
∣ψ
θ
(x)⟩.
These measured values form a quantum feature vector that can be processed by a classical classifier.
C. Robust Learning Under Noise
Robust learning aims to improve model behavior under perturbations, noise, or distribution shifts. Common strategies include data augmentation, adversarial training, dropout, ensemble methods, Bayesian approximations, and uncertainty estimation. These methods improve robustness in different ways, but they do not always provide a direct operational criterion for deciding whether a specific prediction should be accepted or rejected.
D. Rejection Mechanisms and Reliability
In safety-sensitive settings, a model should not be required to make a decision for every input. Rejection mechanisms allow a model to abstain from prediction when confidence is low, uncertainty is high, or the input is outside the reliable operating region. Sarayut-HQCNN extends this idea by using semantic stability under perturbation as an explicit acceptance criterion.
III. Proposed Sarayut-HQCNN Architecture
The proposed Sarayut-HQCNN framework consists of five main modules:
Classical feature backbone
Quantum feature encoder
Variational quantum circuit
Classical output head
Semantic Stability Operator
The complete processing pipeline is
x→B
ϕ
(x)→E
α
(h)→U
θ
→M(q)→C
ω
(q)→SSO→D(x).
A. Classical Feature Backbone
The classical feature backbone extracts latent features from raw input data:
h=B
ϕ
(x),
where B
ϕ
may be implemented as a multilayer perceptron, convolutional neural network, recurrent model, or transformer-based encoder depending on the data type. For vector data, an MLP backbone may be sufficient. For image data, a CNN or vision transformer may be used. For biomedical or financial time series, a one-dimensional CNN, LSTM, GRU, or temporal transformer may be used.
B. Dimensional Reduction and Normalization
Since near-term quantum circuits are limited by the number of available qubits, the classical latent representation is reduced to a lower-dimensional vector:
z=R
α
(h),z∈R
n
,
where n is the number of qubits. The reduced vector is normalized and scaled to match the parameter range of quantum rotation gates.
C. Quantum Feature Encoder
The quantum encoder maps classical features into a quantum state. For angle encoding, the encoded state can be written as
∣ψ(x)⟩=U
enc
(z)∣0⟩
⊗n
.
A simple encoding strategy is
U
enc
(z)=
i=1
∏
n
R
y
(z
i
),
where each normalized feature value is used as a rotation angle.
D. Variational Quantum Circuit
The encoded state is processed by a parameterized quantum circuit:
∣ψ
θ
(x)⟩=U
θ
∣ψ(x)⟩.
A typical variational layer contains trainable rotations and entangling gates:
U
θ
(l)
=[
i=1
∏
n
R
z
(θ
i,3
(l)
)R
y
(θ
i,2
(l)
)R
x
(θ
i,1
(l)
)]U
ent
.
The entangling operation U
ent
may be implemented using a CNOT ring or other hardware-compatible topology.
E. Quantum Measurement and Output Head
After the variational circuit, expectation values are measured:
q
i
=⟨ψ
θ
(x)∣Z
i
∣ψ
θ
(x)⟩.
The resulting quantum feature vector q is passed to a classical output layer:
o=Wq+b,
y
^
=softmax(o).
The predicted class is
c
^
=arg
i
max
y
^
i
,
and the maximum confidence is
p
max
=
i
max
y
^
i
.
IV. Semantic Stability Operator
The Semantic Stability Operator measures how much the model output changes when the input is repeatedly pert
Thought for 2m 0s
สร้างร่างบทความ IEEE ให้แล้วใน canvas: Sarayut-HQCNN IEEE Manuscript Draft
ผมใส่ authorportal@ieee.org ไว้เป็น Submission / Portal Contact และใน Cover Letter Draft แล้ว แต่ยังไม่ใส่เป็นอีเมลผู้เขียน เพราะควรใช้ personal/institutional email ของผู้เขียนจริงแทน
จุดที่ยังต้องเติมก่อนส่งจริง:
ผลทดลองจริงแทนค่า TBD
รายชื่อ references แบบ IEEE format
ชื่อวารสาร/ประชุมเป้าหมาย
author email จริง
รูป Figure 1–4 จากอินโฟกราฟิก/แผนภาพระบบ
dataset, hyperparameters, software versions, random seed
รูป 1-4
Thought for 5m 25s
แก้ไข
ภาษาไทย
แก้ไข
Thought for 2m 14s
Thought for a couple of seconds
ต่อไปคือ บทที่ 8: สรุปและข้อเสนอแนะ
บทนี้เป็นบทปิดของวิทยานิพนธ์/บทความขยาย ทำหน้าที่สรุปแก่นของ Sarayut-HQCNN และวางทิศทางการพัฒนาต่อ
บทที่ 8
สรุปและข้อเสนอแนะ
8.1 บทนำของบท
บทนี้สรุปผลการศึกษา การออกแบบ และการวิเคราะห์ระบบ Sarayut-HQCNN หรือ โครงข่ายประสาทไฮบริดควอนตัม–คลาสสิกพร้อมตัวดำเนินการเสถียรภาพเชิงความหมาย โดยมุ่งเน้นประเด็นสำคัญที่ได้จากงานวิจัย ได้แก่ สถาปัตยกรรมของระบบ บทบาทของ quantum layer บทบาทของ Semantic Stability Operator: SSO วิธีประเมินผลภายใต้สัญญาณรบกวน และข้อเสนอแนะสำหรับการพัฒนางานในอนาคต
สาระสำคัญของงานวิจัยนี้คือ การเสนอกรอบ AI ที่ไม่ได้มุ่งเพียงการเพิ่มค่า accuracy แต่ให้ความสำคัญกับคำถามที่ลึกกว่า คือ
“ผลลัพธ์ของโมเดลยังคงมีเสถียรภาพหรือไม่ เมื่อข้อมูลถูกรบกวน?”
แนวคิดนี้ทำให้ Sarayut-HQCNN มีสถานะเป็นระบบจำแนกข้อมูลแบบ stability-aware classification framework ซึ่งเหมาะกับสภาพแวดล้อมจริงที่ข้อมูลมักมี noise, uncertainty และ perturbation อยู่เสมอ
8.2 สรุปวัตถุประสงค์ของงานวิจัย
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์หลัก 4 ประการ
8.2.1 เพื่อพัฒนาโครงข่ายประสาทไฮบริดควอนตัม–คลาสสิก
งานนี้เสนอระบบที่ผสานการเรียนรู้แบบคลาสสิกเข้ากับวงจรควอนตัม โดย classical backbone ทำหน้าที่สกัดคุณลักษณะ และ variational quantum circuit ทำหน้าที่ประมวลผล representation ในรูปแบบที่แตกต่างจาก neural network แบบดั้งเดิม
8.2.2 เพื่อออกแบบ Semantic Stability Operator
งานวิจัยนี้เสนอ SSO เป็นกลไกวัดความไม่เสถียรของ output เมื่ออินพุตถูกรบกวน โดยนิยามเป็น
Σ(x)=
K
1
k=1
∑
K
∥f(x+ϵ
k
)−f(x)∥
2
แนวคิดนี้ช่วยให้โมเดลไม่ตัดสินใจจาก confidence เพียงอย่างเดียว แต่พิจารณาว่าผลลัพธ์นั้นมั่นคงพอหรือไม่
8.2.3 เพื่อพัฒนา Loss Function ที่คำนึงถึงเสถียรภาพ
Sarayut-HQCNN ใช้ loss function ที่รวม classification loss และ SSO loss
L
total
=L
CE
+λΣ(x)
สมการนี้ทำให้โมเดลเรียนรู้ทั้งความถูกต้องของการจำแนกและความเสถียรของผลลัพธ์ภายใต้ noise
8.2.4 เพื่อเสนอ Decision Gate สำหรับระบบที่ต้องการความน่าเชื่อถือ
งานนี้เสนอการตัดสินใจขั้นสุดท้ายโดยใช้ทั้ง confidence และ semantic stability
D(x)={
c
^
,
REJECT,
p
max
≥τ
p
and Σ(x)≤τ
Σ
otherwise
กลไกนี้ช่วยให้ระบบสามารถปฏิเสธการตัดสินใจเมื่อผลลัพธ์ไม่เสถียร แทนที่จะให้คำตอบที่อาจมีความเสี่ยงสูง
8.3 สรุปโครงสร้างของ Sarayut-HQCNN
สถาปัตยกรรม Sarayut-HQCNN ประกอบด้วยองค์ประกอบหลักดังนี้
x→B
ϕ
(x)→E
α
(h)→U
θ
→M(q)→C
ω
(q)→SSO→D(x)
โดยแต่ละองค์ประกอบมีหน้าที่ดังนี้
องค์ประกอบ หน้าที่
Input Layer รับข้อมูลดิบ
Preprocessing ทำ normalization และเตรียมข้อมูล
Classical Backbone สกัดคุณลักษณะจากข้อมูล
Quantum Feature Encoder แปลง feature เข้าสู่ quantum state
Variational Quantum Circuit ประมวลผล representation เชิงควอนตัม
Measurement Layer วัดค่า expectation value
Classical Output Layer แปลงผลวัดเป็น probability distribution
Semantic Stability Operator ตรวจสอบความเสถียรของ output
Decision Gate ตัดสินผลลัพธ์สุดท้ายหรือ reject
โครงสร้างนี้สะท้อนแนวคิดหลักของระบบ คือ การตัดสินใจต้องผ่านทั้งการเรียนรู้และการตรวจสอบเสถียรภาพ
8.4 สรุปคุณูปการของงานวิจัย
งานวิจัย Sarayut-HQCNN มีคุณูปการสำคัญ 5 ด้าน
8.4.1 คุณูปการด้านสถาปัตยกรรม
งานนี้เสนอกรอบสถาปัตยกรรมแบบไฮบริดที่รวม classical neural network, quantum circuit และ semantic stability control เข้าด้วยกันอย่างเป็นระบบ
8.4.2 คุณูปการด้านคณิตศาสตร์ของเสถียรภาพ
งานนี้นิยามค่า Σ(x) เพื่อใช้วัด semantic instability ของโมเดลภายใต้ perturbation ซึ่งสามารถใช้ได้ทั้งใน training และ inference
8.4.3 คุณูปการด้าน Loss Function
งานนี้เสนอการเพิ่ม SSO loss เข้าไปใน objective function เพื่อบังคับให้โมเดลเรียนรู้ representation ที่ไม่เปลี่ยนแปลงรุนแรงเมื่ออินพุตถูกรบกวน
8.4.4 คุณูปการด้าน Decision Policy
งานนี้เสนอ decision gate ที่ช่วยให้โมเดลมีพฤติกรรมระมัดระวังมากขึ้น โดยไม่จำเป็นต้องตอบทุกกรณี หากผลลัพธ์ไม่มีเสถียรภาพเพียงพอ
8.4.5 คุณูปการด้านกรอบการประเมินผล
งานนี้เสนอให้ประเมินโมเดลด้วยตัวชี้วัดด้าน accuracy และ stability ร่วมกัน เช่น
Accuracy,F1,
Σ
ˉ
,SRR,Acc
robust
ทำให้การประเมินระบบ AI มีความสมบูรณ์กว่าการดู accuracy เพียงตัวเดียว
8.5 ข้อค้นพบหลักของงานวิจัย
จากกรอบการออกแบบและการวิเคราะห์ สามารถสรุปข้อค้นพบหลักได้ดังนี้
8.5.1 Accuracy เพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ
โมเดลที่มี accuracy สูงอาจยังไม่เหมาะกับการใช้งานจริง หาก output เปลี่ยนแปลงง่ายเมื่ออินพุตถูกรบกวนเล็กน้อย
ดังนั้นต้องพิจารณาความเสถียรของผลลัพธ์ร่วมด้วย
8.5.2 Confidence ไม่เท่ากับ Stability
ค่า softmax confidence สูงไม่ได้รับประกันว่าผลลัพธ์จะมั่นคงภายใต้ perturbation
สถานการณ์ที่อันตรายคือ
High Confidence+Low Stability
เพราะโมเดลอาจดูมั่นใจ แต่เปลี่ยนคำตอบทันทีเมื่อข้อมูลมี noise
8.5.3 SSO ช่วยเพิ่มมิติด้านความน่าเชื่อถือ
SSO เพิ่มความสามารถในการตรวจสอบว่าโมเดลตอบอย่างมั่นคงหรือไม่ ทำให้ระบบมีลักษณะเป็น stability-aware AI
8.5.4 Decision Gate ช่วยลดความเสี่ยงของคำตอบไม่มั่นคง
การเพิ่มสถานะ REJECT หรือ HOLD ทำให้ระบบสามารถหลีกเลี่ยงการตัดสินใจในกรณีที่ผลลัพธ์ไม่เสถียร ซึ่งเหมาะกับงานที่มีความเสี่ยงสูง
8.5.5 Quantum Layer ควรถูกตีความอย่างระมัดระวัง
Quantum layer มีบทบาทเป็น representation module ในระบบไฮบริด แต่ไม่ควรอ้าง quantum advantage หากยังไม่มีการพิสูจน์ด้วย baseline ที่เข้มแข็งและการทดลองบน hardware จริงอย่างเป็นระบบ
8.6 ข้อจำกัดของงานวิจัย
แม้งานวิจัยนี้เสนอกรอบที่มีศักยภาพ แต่ยังมีข้อจำกัดที่ต้องระบุอย่างตรงไปตรงมา
8.6.1 ข้อจำกัดด้าน Quantum Hardware
หากการทดลองดำเนินบน simulator ผลลัพธ์ยังไม่สามารถยืนยัน performance บน quantum hardware จริงได้ เนื่องจากอุปกรณ์จริงมี noise, decoherence และ measurement error
8.6.2 ข้อจำกัดด้านจำนวน Qubits
จำนวน qubits ที่จำกัดทำให้ต้องลดมิติข้อมูลก่อนเข้าสู่วงจรควอนตัม ซึ่งอาจทำให้ข้อมูลบางส่วนสูญหาย
8.6.3 ข้อจำกัดด้านต้นทุนการคำนวณของ SSO
SSO ต้องรันโมเดลหลายรอบต่อหนึ่งอินพุต
Cost
SSO
≈(K+1)Cost
model
ดังนั้นการใช้งานแบบ real-time ต้องปรับ K หรือพัฒนา approximate SSO
8.6.4 ข้อจำกัดด้าน Noise Model
ค่า Σ(x) ขึ้นอยู่กับชนิดของ noise ที่กำหนด หาก noise model ไม่สอดคล้องกับโลกจริง SSO อาจไม่สะท้อนความเสี่ยงจริง
8.6.5 ข้อจำกัดด้าน Threshold
ค่า τ
p
และ τ
Σ
ต้องเลือกจาก validation set และอาจต้องปรับใหม่เมื่อเปลี่ยน dataset หรือสภาพแวดล้อม
8.6.6 ข้อจำกัดของกรณี Wrong but Stable
SSO อาจตรวจไม่พบกรณีที่โมเดลทำนายผิดอย่างเสถียร กล่าวคือ
f(x)≈f(x+ϵ)
แต่
argmaxf(x)
=y
ดังนั้น SSO ต้องใช้ร่วมกับ error analysis, calibration และ external validation
8.7 ข้อเสนอแนะสำหรับการพัฒนาต่อ
8.7.1 พัฒนา Adaptive SSO
แทนที่จะใช้ threshold คงที่ ควรพัฒนา SSO ที่ปรับ threshold ตามลักษณะของข้อมูลแต่ละตัวอย่าง
τ
Σ
=g(x)
แนวทางนี้จะช่วยให้ระบบยืดหยุ่นขึ้นในกรณีที่ข้อมูลแต่ละ class มีระดับ noise ไม่เท่ากัน
8.7.2 ใช้ Multi-Scale Perturbation
ควรทดสอบ noise หลายระดับพร้อมกัน เพื่อให้ SSO วัดความเสถียรได้ละเอียดขึ้น
Σ
multi
(x)=
s
∑
w
s
Σ
s
(x)
โดย s แทนระดับ perturbation แต่ละระดับ
8.7.3 เพิ่ม Calibration Module
ควรใช้ calibration method เช่น temperature scaling เพื่อให้ค่า confidence มีความน่าเชื่อถือมากขึ้น
Reliability=Accuracy+Calibration+Stability
8.7.4 เปรียบเทียบกับ Robust Baseline ที่เข้มแข็ง
งานในอนาคตควรเปรียบเทียบกับ baseline เช่น
Adversarial Training
Ensemble Learning
Bayesian Neural Network
Monte Carlo Dropout
Data Augmentation แบบหลาย noise level
Certified Robustness Methods
เพื่อพิสูจน์ว่า SSO มีประโยชน์จริงเมื่อเทียบกับวิธี robust learning อื่น
8.7.5 ทดสอบบน Quantum Hardware จริง
ควรนำ Sarayut-HQCNN ไปทดสอบบน quantum backend จริง โดยรายงานรายละเอียด เช่น
จำนวน qubits
จำนวน shots
quantum gate error
measurement error
calibration time
hardware noise model
การทดลองนี้จะช่วยแยกผลระหว่าง simulator performance กับ hardware performance
8.7.6 พัฒนา Efficient SSO
เพื่อลด latency ควรพัฒนา approximate SSO เช่น
Σ
^
(x)=A
ψ
(x)
โดย A
ψ
เป็น auxiliary network ที่เรียนรู้ประมาณค่า semantic instability แทนการสุ่ม perturbation หลายรอบ
8.7.7 ใช้ Human-in-the-Loop
สำหรับงานความเสี่ยงสูง เช่น การแพทย์หรือการเงิน ผลลัพธ์ REJECT ไม่ควรถูกมองว่าเป็นความล้มเหลว แต่ควรถูกส่งต่อเข้าสู่กระบวนการตรวจสอบโดยมนุษย์
AI+SSO+HumanReview
แนวทางนี้จะทำให้ระบบปลอดภัยและน่าเชื่อถือขึ้น
8.8 ข้อเสนอแนะด้านการนำไปใช้
8.8.1 ด้านการแพทย์
Sarayut-HQCNN เหมาะกับระบบช่วยคัดกรองข้อมูลทางการแพทย์ เช่น ECG, EEG หรือภาพทางการแพทย์ โดยเฉพาะกรณีที่ข้อมูลมี artifact หรือ noise
ข้อเสนอแนะคือ ควรใช้โมเดลเป็น decision-support system ไม่ใช่ระบบตัดสินแทนแพทย์โดยสมบูรณ์
8.8.2 ด้านการเงิน
ในบริบทการเงิน Sarayut-HQCNN สามารถใช้เป็นระบบวิเคราะห์สัญญาณที่มี risk filter ผ่าน SSO
ผลลัพธ์ควรอยู่ในรูป
{BUY,SELL,HOLD,REJECT}
โดย HOLD หรือ REJECT ใช้เมื่อสัญญาณไม่มั่นคง
ข้อควรระวังสำคัญคือ ไม่ควรนำเสนอโมเดลเป็นระบบรับประกันกำไร แต่เป็นระบบช่วยประเมินความเสี่ยงของสัญญาณ
8.8.3 ด้านภาพและสัญญาณ
SSO สามารถใช้ตรวจสอบความเปราะบางของโมเดลจำแนกภาพหรือเสียงภายใต้ blur, compression, lighting change หรือ sensor noise
เหมาะกับระบบที่ต้องการ robustness เช่น ระบบตรวจจับวัตถุ ระบบวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ และระบบตรวจสอบคุณภาพอัตโนมัติ
8.8.4 ด้านระบบ AI ที่ต้องการความน่าเชื่อถือสูง
Sarayut-HQCNN เหมาะกับระบบที่ต้องการคำตอบแบบระมัดระวัง เช่น
ระบบช่วยวินิจฉัย
ระบบแจ้งเตือนความเสี่ยง
ระบบตรวจจับความผิดปกติ
ระบบตัดสินใจภายใต้ uncertainty
ระบบ AI สำหรับสภาพแวดล้อมที่ข้อมูลเปลี่ยนแปลงเร็ว
8.9 ข้อเสนอแนะด้านการเขียนบทความวิชาการ
หากนำงานนี้ไปพัฒนาเป็นบทความวารสาร ควรวางตำแหน่งงานอย่างระมัดระวัง
ควรเขียนว่า
งานนี้เสนอกรอบ Hybrid Quantum–Classical Neural Network ที่ใช้ Semantic Stability Operator เพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือของการจำแนกข้อมูลภายใต้สัญญาณรบกวน
ควรหลีกเลี่ยงการเขียนว่า
งานนี้พิสูจน์ quantum advantage อย่างสมบูรณ์
เว้นแต่จะมีหลักฐานทดลองที่เข้มแข็งพอ
8.10 ชื่อบทความที่เหมาะสมสำหรับส่งวารสาร
สามารถใช้ชื่อภาษาอังกฤษได้ดังนี้
แบบตรงและเป็นวิชาการ
Sarayut-HQCNN: A Hybrid Quantum–Classical Neural Network with Semantic Stability Operator for Noise-Robust Classification
แบบเน้น SSO
Semantic Stability Operator for Noise-Robust Hybrid Quantum–Classical Neural Networks
แบบเน้น reliability
Toward Stability-Aware Quantum Machine Learning: A Hybrid Quantum–Classical Framework for Robust Classification under Noise
แบบเน้น biomedical
A Stability-Aware Hybrid Quantum–Classical Neural Network for Robust Biomedical Signal Classification
8.11 สรุปภาพรวมสุดท้าย
Sarayut-HQCNN เสนอแนวทางใหม่สำหรับการออกแบบระบบจำแนกข้อมูลในยุคที่ข้อมูลจริงเต็มไปด้วย noise และ uncertainty
แก่นของงานนี้สามารถสรุปเป็นสมการแนวคิดได้ว่า
Reliable AI
=Accuracy Only
แต่ควรเป็น
Reliable AI=Accuracy+Robustness+Semantic Stability+Responsible Rejection
ดังนั้น Sarayut-HQCNN ไม่ใช่เพียงการรวม neural network กับ quantum circuit แต่เป็นการออกแบบระบบ AI ที่มีชั้นตรวจสอบความมั่นคงของความหมายก่อนการตัดสินใจ
8.12 บทสรุปปิดท้าย
งานวิจัยนี้ได้นำเสนอ Sarayut-HQCNN ในฐานะกรอบโครงข่ายประสาทไฮบริดควอนตัม–คลาสสิกที่เสริมด้วย Semantic Stability Operator เพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือของการจำแนกข้อมูลภายใต้สัญญาณรบกวน
ระบบนี้ประกอบด้วย classical backbone, quantum feature encoder, variational quantum circuit, classical output layer และ SSO decision mechanism โดยทำงานร่วมกันเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่ไม่เพียงแม่นยำ แต่ยังต้องมีเสถียรภาพต่อ perturbation
ข้อสรุปสำคัญคือ โมเดล AI สำหรับโลกจริงไม่ควรถูกออกแบบให้ตอบทุกครั้ง แต่ควรถูกออกแบบให้รู้ว่าเมื่อใดควรตอบ และเมื่อใดควรปฏิเสธการตัดสินใจ
กล่าวโดยย่อ:
Sarayut-HQCNN คือกรอบ AI ที่ไม่ได้ถามเพียงว่า “คำตอบคืออะไร” แต่ถามด้วยว่า “คำตอบนั้นมั่นคงพอที่จะเชื่อถือได้หรือไม่”
ชื่อบทภาษาอังกฤษ
Chapter 8: Conclusion and Recommendations
หรือแบบเข้มขึ้น:
Chapter 8: Conclusion, Limitations, and Future Directions for Stability-Aware Sarayut-HQCNN
Thought for 2m 38s
แก้ไข
รับทราบ — ผมจะใช้ authorportal@ieee.org เป็น submission/portal contact ในส่วน cover letter ไม่ใช่อีเมลผู้เขียน เว้นแต่คุณต้องการให้ใส่เป็นอีเมลผู้เขียนจริง.
ตอนนี้ canvas ยังไม่ได้ถูกสร้างสำเร็จ ผมจะสร้างฉบับร่างใหม่ให้ครบในหน้าเดียว พร้อมใส่ authorportal@ieee.org ในส่วน cover letter/submission note.
Sarayut Hqcnn Ieee Manuscript Draft
Sarayut-HQCNN: A Hybrid Quantum–Classical Neural Network with Semantic Stability Operator for Noise-Robust Classification
Sarayut Rattanaprasithiporn (Hompa)
Independent Senior Researcher, Sarayut-HQCNN Labs
ORCID: 0009-0001-5898-9523
Author Email: [insert author email]
Submission / Portal Contact Provided: authorportal@ieee.org
Abstract
Hybrid quantum–classical neural networks have emerged as a promising framework for learning complex data representations in the noisy intermediate-scale quantum era. However, many existing hybrid models are evaluated primarily by classification accuracy, while the stability of their predictions under noisy perturbations remains insufficiently addressed. This paper proposes Sarayut-HQCNN, a hybrid quantum–classical neural network equipped with a Semantic Stability Operator for noise-robust classification.
The proposed architecture integrates a classical feature backbone, a quantum feature encoder, a variational quantum circuit, a classical output head, and a stability-aware decision mechanism. The Semantic Stability Operator measures the sensitivity of model outputs under repeated perturbations of the input and introduces a stability regularization term into the training objective. During inference, the same operator is used as a decision gate that allows the system to reject predictions that are confident but semantically unstable.
The framework shifts the evaluation criterion from accuracy alone toward a combined assessment of correctness, robustness, and semantic stability. Experimental protocols are proposed to compare Sarayut-HQCNN with classical neural baselines, hybrid quantum–classical models without stability control, and ablated variants of the proposed framework. The recommended evaluation metrics include accuracy, F1-score, average semantic instability, stability rejection rate, and robust accuracy. The proposed approach provides a stability-aware direction for reliable hybrid quantum–classical classification under noisy conditions.
Index Terms—Hybrid quantum–classical neural network, quantum machine learning, variational quantum circuit, semantic stability operator, robust classification, noisy data, rejection mechanism, stability-aware artificial intelligence.
I. Introduction
Machine learning systems deployed in real-world environments frequently operate under imperfect data conditions. Input signals may be affected by sensor noise, compression artifacts, biological variability, market volatility, or adversarial perturbations. Although deep neural networks have achieved strong performance in many classification tasks, their outputs may change significantly under small input perturbations. This limitation is especially critical in high-risk domains such as biomedical signal analysis, financial decision support, safety-critical automation, and intelligent monitoring systems.
Conventional neural classifiers are commonly evaluated using accuracy, precision, recall, and F1-score. These metrics quantify whether a prediction is correct, but they do not directly answer whether the prediction is stable under perturbation. A model may produce a high-confidence prediction for a clean input, yet change its output when the same input is slightly distorted. In such cases, confidence alone is not a sufficient indicator of reliability.
Quantum machine learning has recently received increasing attention as a possible framework for constructing alternative data representations. Hybrid quantum–classical neural networks combine classical neural architectures with parameterized quantum circuits, allowing classical feature extraction and quantum-state-based transformation to operate together. Such systems are especially relevant in the noisy intermediate-scale quantum era, where fully fault-tolerant quantum computers are not yet widely available, but small parameterized quantum circuits can be studied through simulators or near-term devices.
However, many hybrid quantum–classical models are still evaluated mainly in terms of classification accuracy. The robustness and semantic stability of their predictions under input noise remain underdeveloped as explicit design objectives. This paper addresses this gap by proposing Sarayut-HQCNN, a hybrid quantum–classical neural network with a Semantic Stability Operator.
The central idea is that a reliable prediction should satisfy two conditions: it should be sufficiently confident and it should remain semantically stable under controlled perturbations. If either condition fails, the model should not be forced to issue a final class label. Instead, it may return a rejection state, hold state, or human-review state depending on the application domain.
The main contributions of this paper are as follows:
A hybrid quantum–classical neural network architecture, named Sarayut-HQCNN, is proposed for classification under noisy conditions.
A Semantic Stability Operator is introduced to measure output instability under repeated input perturbations.
A stability-aware training objective is formulated by combining cross-entropy loss with semantic stability regularization.
An inference-time decision gate is proposed to reject predictions that are confident but unstable.
An experimental protocol is provided for evaluating accuracy, robustness, semantic instability, rejection behavior, and ablation effects.
II. Related Work
A. Hybrid Quantum–Classical Neural Networks
Hybrid quantum–classical neural networks combine conventional neural modules with parameterized quantum circuits. In a typical architecture, a classical neural network first extracts features from raw data. These features are then encoded into a quantum state, processed by a variational quantum circuit, measured through quantum observables, and finally passed to a classical output layer.
A generic hybrid model can be described as
x→B
ϕ
(x)→E
α
(h)→U
θ
→M(q)→C
ω
(q),
where x is the input, B
ϕ
is the classical backbone, E
α
is the quantum feature encoder, U
θ
is the variational quantum circuit, M denotes measurement, and C
ω
is the classical output head.
B. Variational Quantum Circuits
Variational quantum circuits are parameterized quantum circuits trained using classical optimization. A VQC usually consists of data encoding gates, trainable rotation gates, and entangling gates. Given an encoded quantum state ∣ψ(x)⟩, the circuit produces
∣ψ
θ
(x)⟩=U
θ
∣ψ(x)⟩.
The output is obtained by measuring expectation values of observables such as Pauli-Z:
q
i
=⟨ψ
θ
(x)∣Z
i
∣ψ
θ
(x)⟩.
These measured values form a quantum feature vector that can be processed by a classical classifier.
C. Robust Learning Under Noise
Robust learning aims to improve model behavior under perturbations, noise, or distribution shifts. Common strategies include data augmentation, adversarial training, dropout, ensemble methods, Bayesian approximations, and uncertainty estimation. These methods improve robustness in different ways, but they do not always provide a direct operational criterion for deciding whether a specific prediction should be accepted or rejected.
D. Rejection Mechanisms and Reliability
In safety-sensitive settings, a model should not be required to make a decision for every input. Rejection mechanisms allow a model to abstain from prediction when confidence is low, uncertainty is high, or the input is outside the reliable operating region. Sarayut-HQCNN extends this idea by using semantic stability under perturbation as an explicit acceptance criterion.
III. Proposed Sarayut-HQCNN Architecture
The proposed Sarayut-HQCNN framework consists of five main modules:
Classical feature backbone
Quantum feature encoder
Variational quantum circuit
Classical output head
Semantic Stability Operator
The complete processing pipeline is
x→B
ϕ
(x)→E
α
(h)→U
θ
→M(q)→C
ω
(q)→SSO→D(x).
A. Classical Feature Backbone
The classical feature backbone extracts latent features from raw input data:
h=B
ϕ
(x),
where B
ϕ
may be implemented as a multilayer perceptron, convolutional neural network, recurrent model, or transformer-based encoder depending on the data type. For vector data, an MLP backbone may be sufficient. For image data, a CNN or vision transformer may be used. For biomedical or financial time series, a one-dimensional CNN, LSTM, GRU, or temporal transformer may be used.
B. Dimensional Reduction and Normalization
Since near-term quantum circuits are limited by the number of available qubits, the classical latent representation is reduced to a lower-dimensional vector:
z=R
α
(h),z∈R
n
,
where n is the number of qubits. The reduced vector is normalized and scaled to match the parameter range of quantum rotation gates.
C. Quantum Feature Encoder
The quantum encoder maps classical features into a quantum state. For angle encoding, the encoded state can be written as
∣ψ(x)⟩=U
enc
(z)∣0⟩
⊗n
.
A simple encoding strategy is
U
enc
(z)=
i=1
∏
n
R
y
(z
i
),
where each normalized feature value is used as a rotation angle.
D. Variational Quantum Circuit
The encoded state is processed by a parameterized quantum circuit:
∣ψ
θ
(x)⟩=U
θ
∣ψ(x)⟩.
A typical variational layer contains trainable rotations and entangling gates:
U
θ
(l)
=[
i=1
∏
n
R
z
(θ
i,3
(l)
)R
y
(θ
i,2
(l)
)R
x
(θ
i,1
(l)
)]U
ent
.
The entangling operation U
ent
may be implemented using a CNOT ring or other hardware-compatible topology.
E. Quantum Measurement and Output Head
After the variational circuit, expectation values are measured:
q
i
=⟨ψ
θ
(x)∣Z
i
∣ψ
θ
(x)⟩.
The resulting quantum feature vector q is passed to a classical output layer:
o=Wq+b,
y
^
=softmax(o).
The predicted class is
c
^
=arg
i
max
y
^
i
,
and the maximum confidence is
p
max
=
i
max
y
^
i
.
IV. Semantic Stability Operator
The Semantic Stability Operator measures how much the model output changes when the input is repeatedly pert
Thought for 2m 0s
สร้างร่างบทความ IEEE ให้แล้วใน canvas: Sarayut-HQCNN IEEE Manuscript Draft
ผมใส่ authorportal@ieee.org ไว้เป็น Submission / Portal Contact และใน Cover Letter Draft แล้ว แต่ยังไม่ใส่เป็นอีเมลผู้เขียน เพราะควรใช้ personal/institutional email ของผู้เขียนจริงแทน
จุดที่ยังต้องเติมก่อนส่งจริง:
ผลทดลองจริงแทนค่า TBD
รายชื่อ references แบบ IEEE format
ชื่อวารสาร/ประชุมเป้าหมาย
author email จริง
รูป Figure 1–4 จากอินโฟกราฟิก/แผนภาพระบบ
dataset, hyperparameters, software versions, random seed
รูป 1-4
Thought for 5m 25s
แก้ไข
ภาษาไทย
แก้ไข
Thought for 2m 14s
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น