ИСТИНА

В данной работе рассмотрены задачи классификации и восстановления изображений при моделировании эксперимента однопиксельной визуализации с помощью классических полносвязных нейронных сетей и квантовых вариационных схем. Изучена зависимость метрик качества обучения разработанных нейронных сетей от числа обучаемых параметров. Были проанализированы и сравнены результаты, полученные с помощью классического и квантового подхода, а также оценены перспективы квантовых нейронных сетей в этой задаче.