Разработка и исследование квантовой нейронной сети для сжатия и реконструкции изображений

Abstract

Статья посвящена разработке и исследованию квантовой нейронной сети для задач сжатия и восстановления изображений. В современных условиях по стоянно возрастающего объема визуальной информации эффективные методы сжатия и восстановления изображений играют ключевую роль. В данной рабо те предлагается инновационный подход, основанный на использовании кванто вых вычислений и нейронных сетей, что позволяет значительно повысить эффективность процессов сжатия и восстановления изображений. В статье рассматриваются основные принципы и методы построения квантовых нейронных сетей, а также их применение в задачах обработки изображений. Проведен сравнительный анализ традиционных методов сжатия изображений и пред ложенного квантового подхода, что позволяет выявить преимущества и недо статки каждого метода. Для реализации квантовой нейронной сети использо ваны современные квантовые алгоритмы и библиотеки, такие как Qiskit и Pennylane. Результаты экспериментов демонстрируют, что квантовая нейронная сеть способна обеспечить более высокую степень сжатия изобра жений без значительной потери качества по сравнению с классическими мето дами. Также предложенная модель показала высокую точность восстановления изображений, что подтверждает перспективность использования квантовых нейронных сетей в данной области.