Kuantum hesaplama klasik hesaplamaya göre düşük enerji ile yüksek hesaplama gücü sunan, performansını kanıtlamış ve yüksek potansiyel sunan bir hesaplama paradigmasıdır. Bu avantajların kullanılabilmesine yönelik yoğun araştırmalar yapılsa da aktif kullanılmasının önünde hem donanımsal hem yazılımsal engeller bulunmaktadır. Tez çalışmasında, kuantum hesaplamanın sunduğu potansiyel ve avantajlardan daha fazla yararlanabilmek için araştırmalar yapılmıştır. Bu araştırmalarda süper pozisyon ve dolanıklık özellikleri, klasik verileri kuantum ortama aktarmak için veri kodlama yöntemleri, kuantum hesaplama simülatörleri, kuantum devre oluşturma yöntemleri, kuantum devre ve kod optimizasyon yöntemleri, kuantum üniter matrisi kuantum devre ve koda dönüştürme yöntemleri incelenmiştir. Yapılan araştırmalar ve incelemeler sonucu elde edilen temel bilimsel katkılar; klasik verileri kuantum ortama aktarmak için süper pozisyon özelliğini kullanan verimli bir veri kodlama yöntemi, derin takviyeli öğrenme için verimli ve ölçeklendirilebilir kuantum devre tasarımı, kuantum devre ve kod tasarımını kolaylaştıracak verimli bir kuantum hesaplama simülatörü, kuantum devre ve kod veri seti oluşturan yöntem ve derin öğrenme tabanlı otomatik kuantum hesaplama modeli oluşturan yöntemlerin geliştirilmesi alanlarında sağlanmıştır. Derin takviyeli öğrenme için önerilen verimli ve ölçeklenebilir devre tasarımında az kübit sayısıyla kabul edilebilir seviyede başarı oranlarına ulaşılmıştır. Ayrıca diğer yöntemlere göre devrenin kübit sayısının, parametre sayısından bağımsız olarak eylem kümesi eleman sayısı kadar olması garantilenmiştir. Önerilen kuantum hesaplama simülatöründe, diğer simülatörlere göre tasarım ve kod aşamasında %91.5'lik verimlilik elde edilmiştir. Kuantum devre ve kod veri seti oluşturan yöntem ile istenilen kübit sayısı ve derinliğe göre kuantum devrelerin doğruluk tablosu, TFC kodları, kuantum üniter matrisleri ve kuantum devre görselleri %100 doğruluk ve başarı oranı ile üretilmiştir. Derin öğrenme tabanlı otomatik kuantum hesaplama modeli oluşturan yöntemde doğruluk tablosundan kuantum üniter matrise dönüştüren derin öğrenme modeli ve üniter matrisi kuantum hesaplama modeline dönüştüren sistem ile %100 başarı oranı elde edilmiştir. Sonuç olarak yapılan çalışmalarla kuantum hesaplamanın potansiyeli ve avantajlarını kullanmak için çeşitli alanlarda önerilerde bulunulmuştur. Klasik hesaplamalarda kullanılan devre, doğruluk tablosu ve algoritmaların, kuantum devre ve koda dönüştürülebileceği görülmüştür.
Kuantum hesaplama klasik hesaplamaya göre düşük enerji ile yüksek hesaplama gücü sunan, performansını kanıtlamış ve yüksek potansiyel sunan bir hesaplama paradigmasıdır. Bu avantajların kullanılabilmesine yönelik yoğun araştırmalar yapılsa da aktif kullanılmasının önünde hem donanımsal hem yazılımsal engeller bulunmaktadır. Tez çalışmasında, kuantum hesaplamanın sunduğu potansiyel ve avantajlardan daha fazla yararlanabilmek için araştırmalar yapılmıştır. Bu araştırmalarda süper pozisyon ve dolanıklık özellikleri, klasik verileri kuantum ortama aktarmak için veri kodlama yöntemleri, kuantum hesaplama simülatörleri, kuantum devre oluşturma yöntemleri, kuantum devre ve kod optimizasyon yöntemleri, kuantum üniter matrisi kuantum devre ve koda dönüştürme yöntemleri incelenmiştir. Yapılan araştırmalar ve incelemeler sonucu elde edilen temel bilimsel katkılar; klasik verileri kuantum ortama aktarmak için süper pozisyon özelliğini kullanan verimli bir veri kodlama yöntemi, derin takviyeli öğrenme için verimli ve ölçeklendirilebilir kuantum devre tasarımı, kuantum devre ve kod tasarımını kolaylaştıracak verimli bir kuantum hesaplama simülatörü, kuantum devre ve kod veri seti oluşturan yöntem ve derin öğrenme tabanlı otomatik kuantum hesaplama modeli oluşturan yöntemlerin geliştirilmesi alanlarında sağlanmıştır. Derin takviyeli öğrenme için önerilen verimli ve ölçeklenebilir devre tasarımında az kübit sayısıyla kabul edilebilir seviyede başarı oranlarına ulaşılmıştır. Ayrıca diğer yöntemlere göre devrenin kübit sayısının, parametre sayısından bağımsız olarak eylem kümesi eleman sayısı kadar olması garantilenmiştir. Önerilen kuantum hesaplama simülatöründe, diğer simülatörlere göre tasarım ve kod aşamasında %91.5'lik verimlilik elde edilmiştir. Kuantum devre ve kod veri seti oluşturan yöntem ile istenilen kübit sayısı ve derinliğe göre kuantum devrelerin doğruluk tablosu, TFC kodları, kuantum üniter matrisleri ve kuantum devre görselleri %100 doğruluk ve başarı oranı ile üretilmiştir. Derin öğrenme tabanlı otomatik kuantum hesaplama modeli oluşturan yöntemde doğruluk tablosundan kuantum üniter matrise dönüştüren derin öğrenme modeli ve üniter matrisi kuantum hesaplama modeline dönüştüren sistem ile %100 başarı oranı elde edilmiştir. Sonuç olarak yapılan çalışmalarla kuantum hesaplamanın potansiyeli ve avantajlarını kullanmak için çeşitli alanlarda önerilerde bulunulmuştur. Klasik hesaplamalarda kullanılan devre, doğruluk tablosu ve algoritmaların, kuantum devre ve koda dönüştürülebileceği görülmüştür.
Kuantum hesaplama günümüzde etkinliği kanıtlanmış, klasik hesaplamaya göre çok zorlu problemleri çözme potansiyeline sahip, kuantum mekaniğini temel alan bir hesaplama paradigmasıdır. Yapay zeka insan kabiliyetlerine sahip sistemlerin geliştirilmesini amaçlamaktadır. Yapay zeka sistemlerinin iyileştirilmesinin önündeki engellerden biri ihtiyaç duydukları yüksek hesaplama gücüdür. Tez çalışmasında, kuantum hesaplamanın sağladığı avantajların yapay zeka yöntemlerinde kullanılması araştırılmıştır. Yapılan araştırmalar sonucu elde edilen temel bilimsel katkılar; kuantum uyarlamalı optimizasyon algoritmalarının iyileştirilmesi, kuantum verilerin optimize bir şekilde kodlanması, görüntülerin kuantum ortamda paralel şekilde işlenmesi ve derin öğrenme için kuantum konvolüsyon/havuzlama yöntemlerinin geliştirilmesi alanlarında sağlanmıştır. Kuantum uyarlamalı genetik algoritmalar için önerilen yaklaşımın orijinal yönteme göre yaklaşık %12 oranında daha iyi çözüm elde ettiği gözlemlenmiştir. Görüntü gibi büyük verilerin optimize bir şekilde kodlanması için önerilen kuantum veri kodlama yöntemi 4-bit çözünürlüğe sahip 4x4 boyutundaki örnek görüntü üzerinde test edilmiştir. Önerilen yöntemin ESOP yöntemine göre cost115 maliyeti açısından yaklaşık %57 daha iyi sonuç ürettiği görülmüştür. Derin öğrenme uygulamaları için geliştirilen değer tabanlı kuantum konvolüsyon ve havuzlama yöntemleri, önerilen kuantum paralel görüntü işleme çerçevesi yardımı ile tüm görüntü üzerinde klasik bilgisayarlara ihtiyaç duymadan çalıştırılabilmiştir. Yöntemin, klasik konvolüsyon işlemi ile birebir aynı sonuçları ürettiği gözlemlenmiştir. Ardından analog olarak kodlanan girişler kullanılarak klasik konvolüsyon işleminin modellenmesi için varyasyonel kuantum konvolüsyon yöntemi önerilmiştir. Oluşturulan Ansatz devrenin parametreleri diferansiyel gelişim algoritması ile optimize edilerek, klasik konvolüsyon işlemi 0.001 ortalama kare hata dahilinde başarı ile modellenmiştir. Sonuç olarak yapılan çalışmalarla kuantum hesaplamanın çeşitli yapay zeka algoritmalarında kullanılabilmesi adına optimize edilmiş yöntem önerilerinde bulunulmuştur. Klasik bilgisayarlara ihtiyaç duymadan kuantum bilgisayarların avantajlarının yapay zeka yöntemlerinde kullanılabildiği görülmüştür.
Kuantum bilgisayarlar, karmaşık problemlerin üstesinden gelebilecek potansiyelinden dolayı son yıllarda yapılan çalışma sayısı hızla artmaktadır. Kuantum devreler kubitlerin bir araya gelmesi ile oluşmaktadır. Kombinasyonel devrelerde AND, OR, NAND, NOR, XOR ve XNOR gibi geleneksel kapılar kullanılırken kuantum devrelerde Feynman, Toffoli ve Fredkin kapıları kullanılmaktadır. Bu kapıların belirli giriş ve çıkışları vardır. Kuantum kapılar kullanılarak farklı giriş, çıkış ve kapı sayısına sahip kuantum devreler oluşturulmaktadır. Günümüzde kuantum devreler kullanılarak birçok uygulama alanında çalışmalar yapılmaktadır. Kuantum devre tasarımı yapılarak simülasyon programları üzerinden test edilmektedir. Test sırasında kuantum devreleri üzerinde hatalar oluşabilir ve doğruluk tablosu yanlış üretilebilmektedir. Bu tez çalışmasında kuantum devrelerde devre analizi ve hata tespiti için derin öğrenme tabanlı yöntemler geliştirilmiştir. Tez kapsamında üç temel noktada bilimsel katkı sunulmuştur. İlk olarak kuantum devrelerinin analiz edilmesi ve arıza tespiti için veri seti oluşturulmuştur. MATLAB2020A programı kullanılarak 9250 adet örnek "tfc" dosyaları oluşturulmuştur. Bu "tfc" dosyalarından "RCViewer" simülasyon programı kullanılarak kuantum devre şemaları elde edilmiştir. Kuantum devreler kapı ve giriş sayılarına göre etiketlenmiştir. Etiketlenen kuantum devrelerin analizi için kapı ve giriş tespiti yapılmıştır. YOLO algoritması kullanılarak kuantum devrelerinde kapı ve giriş sayıları hesaplanmıştır. Önerilen YOLO algoritması 2800 iterasyon çalıştırılmış ve eğitim-test verisi oranı 80:20 için %87.1 mAP elde edilmiştir. İkinci olarak derin öğrenme tabanlı modeller kullanılarak kuantum devrelerinde özellik çıkarımı ve Destek Vektör Makinesi ile giriş ve kapı sayısı tespit edilmiştir. AlexNet, DarkNet, GoogleNet, Vgg ve ResNet modelleri kullanılmış ve kuantum devre görüntülerinden özellik çıkarımı yapılmıştır. Kullanılan veri seti 3-7 giriş sayısı, 1-8 kapı sayısına sahip 9250 devreden oluşmaktadır. Önerilen yöntemde kapı ve giriş sayıları birlikte kullanılarak toplamda 40 sınıf için sonuçlar elde edilmiştir. DarkNet53 + SVM algoritması için en yüksek %99.81 ve ResNet101 + SVM algoritması için en yüksek 99.78 doğruluk hesaplanmıştır. Son olarak kuantum devrelerinde doğruluk tablosu kullanılarak hata tespit yöntemi geliştirilmiştir. Kuantum devrelerinde kapı ve giriş sayısı tespit edilerek doğruluk tablosu üretilmiştir. Doğruluk tablosu üretilen kuantum devrenin aynı zamanda "tfc" dosyasından "RCViewer" simülasyonu ile de doğruluk tablosu elde edilmektedir. Geliştirilen uygulamada elde edilen doğruluk tablosu ile "RCViewer" simülasyonundan elde edilen doğruluk tablosu karşılaştırılmakta ve hata tespiti yapılmaktadır. Sonuç olarak bu yüksek lisans tez çalışmasında kuantum devrelerin analizi ve hata tespiti için yöntemler geliştirilmiştir. Önerilen yöntemlerin performans sonuçları sunulmuştur. Tez kapsamında yapılan çalışmalar TÜBİTAK 121E439 Numaralı 1001 projesi tarafından desteklenmiştir.
Kuantum hesaplama, son yıllarda bilgi işlem teknolojilerinde devrim yaratma potansiyeli ile dikkat çeken bir alan olarak öne çıkmaktadır. Geleneksel bilgisayarların sınırlarını aşan bu teknoloji, özellikle karmaşık problemlerin çözümünde benzersiz avantajlar sunmaktadır. Ancak, kuantum devrelerinin tasarımı ve optimizasyonu, bu alanda çalışan araştırmacılar için önemli zorluklar oluşturmaktadır. Bu tez çalışması, kuantum hesaplama modellerinde tersine bilir kuantum devrelerinin optimizasyonu için yapay zekâ tabanlı yenilikçi yöntemler geliştirmeyi amaçlamaktadır. Çalışma üç temel bileşen üzerine inşa edilmiş olup, kuantum devrelerinin analizinden optimizasyonuna ve klasik devrelere dönüşümüne kadar kapsamlı bir yaklaşım sunmaktadır. Birinci aşamada, kuantum devrelerinin otomatik tanınması ve sınıflandırılması için piksel tabanlı bir görüntü işleme yöntemi geliştirilmiştir. MATLAB Simulink ortamında 3-7 girişli ve 1-8 kapılı 9.250 devreden oluşan kapsamlı bir veri seti üzerinde KNN algoritması uygulanmış ve %99.94 gibi olağanüstü bir doğruluk oranı elde edilmiştir. Bu yöntem, kuantum devrelerinin hızlı ve yüksek doğrulukla analiz edilmesinde etkili bir çözüm sunmuştur. İkinci bileşende, kuantum devrelerin klasik lojik devrelere dönüşümüne yönelik iki farklı metodoloji geliştirilmiştir. Quine-McCluskey algoritması kullanılarak kuantum durum tablolarından türetilen Boolean fonksiyonları, MATLAB Simulink'te gerçekleştirilen klasik devrelerle %100 uyumlu sonuçlar vermiştir. Paralel olarak, Karnaugh haritalama yöntemiyle 2-4 girişli kuantum devrelerin lojik devrelere dönüşümü sağlanmış ve bu yöntemin pratik uygulanabilirliği kanıtlanmıştır. Üçüncü ve son bileşende ise kuantum devre optimizasyonu için gelişmiş meta-sezgisel algoritmalar karşılaştırılmıştır. Geliştirilen adaptif genetik algoritma, 24 farklı karşılaştırma devresinde kapı sayısını %26.76 ve kuantum maliyetini %12.88 oranında azaltarak önemli bir başarı elde etmiştir. Ayrıca, ACO, PSO, ABC ve GA yöntemlerinin kapsamlı karşılaştırması sonucunda, ACO'nun 2.39 standart sapma ile en istikrarlı ve yüksek performanslı algoritma olduğu tespit edilmiştir. Bu tez çalışması, görüntü işleme tabanlı yüksek doğruluklu devre tanıma sistemi, kuantum-klasik devre dönüşümü için Quine-McCluskey ve Karnaugh tabanlı metodolojiler ile meta-sezgisel algoritmalarla kanıtlanmış optimizasyon teknikleri gibi özgün katkılar sunmaktadır. Elde edilen sonuçlar, kuantum hesaplamanın pratik uygulamalarına yönelik önemli bir altyapı sağlamakta ve gelecekteki araştırmalar için yol gösterici nitelik taşımaktadır. Bu çalışma, TÜBİTAK tarafından 121E439 numaralı 1001 projesi ve Fırat Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Birimi tarafından TEKF.24.03 numaralı FUBAP projesi kapsamında desteklenmiştir.
Geleneksel bilgisayar yapısından farklı bir mimariye sahip olan kuantum bilgisayar teknolojisi hızlı bir şekilde gelişme kaydetmektedir. Son yıllarda kuantum bilgisayarlara uygun programlar, hesaplama ortamları, gerekli algoritmaların hazırlanması noktasında oldukça ses getiren çalışmaların yapıldığı gözlenmektedir. Dünya genelinde bulunan sayılı kuantum bilgisayar araştırmacılara nasıl bir ortamla karşılaşacakları konusunda genel bilgiler sağlamaktadır. Bu kuantum bilgisayarlar ve simülasyon ortamlarından faydalanarak araştırmacılar güncel çalışmalarına yön verebilmektedir. Bu tez çalışmasında kuantum hesaplama ile yapay zekânın birleşimi olan kuantum makine öğrenmesi ve algoritmaları üzerine kapsamlı çalışmalar yapılmıştır. Bu çalışmalar genel olarak yapay zekâ alanında önemli olan boyut indirgeme ve sınıflandırma işlemlerini kapsamaktadır. Klasik sınıflandırma algoritmalarının aksine kuantım makine öğrenme algoritmalarının yürütülmesi aşamasında giriş verisinin hesaplama ortamlarına uygun olması gerekmektedir. Kuantum hesaplama ortamlarında kullanılan kübit boyutları sınırlı bir kaynak olduğundan dolayı boyut indirgeme yöntemleri bu alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Tez çalışmasında TBA ve LDA gibi klasik boyut indirgeme yöntemleri üzerine geniş ölçekli uygulamalar gerçekleştirilmiştir. Kuantum makine öğrenme algoritmaları için kardiyoloji, diyabet ve obezite tıbbı veri setleri kullanılmıştır. Bu verisetleri üzerinde farklı senaryolarda detaylı çalışmalar yürütülmüştür. Kullanılan veri setlerinde klasik boyut indirgeme yöntemleri kullanılarak özellik haritalarına verilmiş ve kübit kullanımına uygun veri setleri elde edilmiştir. Bu yeni veri setlerine kuantum makine öğrenmesi algoritması olan Kuantum Destek Vektör Makinesi (KDVM) uygulanmıştır. KDVM algoritmasının performansını değerlendirebilmek için klasik Destek Vektör Makinesi başta olmak üzere literatürde sıklıkla kullanılan klasik sınıflandırma algoritmaları ile analizler gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen analizlerde elde edilen sonuçlar performans ve zaman bakımından irdelenmiştir. Seçilen boyut indirgeme yöntemine göre KDVM algoritmasının performansına ait çeşitli metrikler sunulmuştur. Yapılan çalışmalar tıbbi veri setleri üzerinde klasik boyut indirgeme yöntemleri ve KDVM yaklaşımının umut verici sonuçlar elde ettiğini göstermiştir. Tez çalışması, kapsamlı uygulamalar ile kuantum makine öğrenmesi alanında önemli katkılar sunmaktadır.
Kuantum teorisi, başlangıçta mikroskobik parçacıkların hareketlerini tanımlamak için fiziksel bir teori olarak önerilmiş daha sonra kuantum benzeri özellikler sergileyen, insan bilişi ve karar verme sürecini içeren çeşitli fizik dışı alanlara uygulanmıştır. Bu alanlardan biri de duygu analizidir. Duygu Analizi, insanların bir duruma, olaya veya konuşmaya karşı duygu veya tutumlarının incelenmesini sağlayan Doğal Dil İşlemenin en popüler uygulamalarından biridir. Literatürdeki birçok çalışma film yorumları ve Twitter verileri üzerinde çalışmaktadır. Sağlık verileri üzerinden duygu analizi gerçekleştiren çalışma yok denecek kadar azdır. Bu tez kapsamında sağlık verileri üzerinden duygu analizi gerçekleştirmek amacıyla klasik ve kuantum hesaplama kullanan derin öğrenme tabanlı yeni yöntemler önerilmiştir. Önerilen yöntemlerden ilki LSTM derin öğrenme modeli kullanarak sağlık alanındaki karşılıklı görüşmelerden duygu analizi ile olumlu, nötr ve olumsuz olarak üç kutuplu bir sınıflandırma yapmıştır. Kullanılan bu yöntemde öncelikle model eğitimine yönelik veriler metin işleme yöntemleriyle hazır hale getirildi ve LSTM derin öğrenme algoritmasıyla hazırlanan veri seti ile model eğitildi. Eğitim sonucunda başarı oranı %94 olarak hesaplandı. Elde edilen başarı oranı Literatürde incelenen çalışmalar ile karşılaştırılınca önerilen yöntemin başarı yüzdesi oldukça yüksektir. Önerilen yöntemlerden bir diğeri, hastanelerle ilgili hastaların incelemelerine yönelik duygu analizi gerçekleştirilmiştir. Hastaların tıbbi incelemeleri tıbbi yönetim departmanı için oldukça önemlidir. Hasta değerlendirmelerinin olumlu veya olumsuz olarak sınıflandırmak için dört sinir modeli geliştirildi. Öncelikle çevrimiçi alınan veriler ön işleme tabi tutuldu. Daha sonra sinirsel eğitim gerçekleştirmek amacıyla Skipgram kelime yerleştirme kullanıldı en son olarak eğitim gerçekleştirildi. Eğitim aşamalarının ardından %85 üzerinde performansla en iyi başarı puanına sahip iki model LSTM- CNN ve LSTM mimarileri oldu. Önerilen yöntemlerden sonuncusu doktor-hasta diyaloglarından oluşan metinlerin içerdiği duyguların pozitif-nötr-negatif olarak sınıflandırılması amacıyla kuantum hesaplama ve derin öğrenmede kullanılan LSTM yinelemeli sinir ağı modeli kullanılmıştır. Önerilen yöntemin başarı oranı %94,52' dir. Kuantum Hesaplama yöntemi programların işletilmesinde zaman açısından kritik rol almaktadır. Bu yüzden önerilen yöntemin diğer alandaki çalışmalar için de klasik-kuantum hibrit yönteminin öncülük edeceği düşünülmektedir.
Makine öğreniminde (ML), görüntü oluşturma ve yeniden yapılandırma önemli görevlerdir. Otomatik kodlayıcı (AE) gibi yeniden yapılandırmaya dayalı modeller, örneği yeniden yapılandırmayı öğrenmeyi amaçlar. Dahası, varyasyonel otomatik kodlayıcı (VAE) ve üretken düşman ağ (GAN) gibi üretken modeller, yeni desenler sentezlemeyi amaçlar. Klasik modeller günümüzde hala başarılı bir şekilde çalışsa da, kuantum bilgisayarların yeni yetenekler sağlayıp sağlayamayacağını belirlemek için kuantum otomatik kodlayıcı (QAE), kuantum varyasyonel otomatik kodlayıcı (QVAE) ve kuantum üretken düşman ağ (QGAN) gibi kuantum makine öğrenimi (QML) algoritmaları geliştirilmiştir. Bu tez, görüntü yeniden yapılandırma ve oluşturma görevleri için kuantum örtük sinirsel temsil (QINR) tabanlı otomatik kodlayıcı (AE) ve varyasyonel otomatik kodlayıcı (VAE) modellerini sunmaktadır. Amaç, AE ve VAE yapılarındaki QINR'nin gizli uzaydan gelen bilgiyi oldukça zengin, periyodik ve yüksek frekanslı özelliklere dönüştürebileceğini göstermektir. Ek olarak, QINR-VAE'nin düşük çeşitlilik problemini ele alabildiği için görüntü oluşturmada çeşitli kuantum üretken düşman ağ (QGAN) modellerinden daha kararlı olabileceğini göstermek amaçlanmaktadır. Kuantum-klasik hibrit modeller, klasik bir evrişimsel sinir ağı (CNN) kodlayıcı ve kuantum tabanlı bir QINR kod çözücüden oluşmaktadır. QINR-AE/VAE için yeniden yapılandırma kaybı olarak logitlerle ikili çapraz entropi (BCEWithLogits) kullanılmaktadır. QINR-VAE için ayrıca, posterior collapse problemini önlemek amacıyla beta/kapasite çizelgelemesi ile birlikte gizli uzay düzenlileştirmesi için Kullback–Leibler ıraksaması kullanılmaktadır. Optimizasyon zorluklarını ele almak için veri yeniden yükleme yapısında öğrenilebilir açı ölçeklendirmesi tanıtılmıştır. Modeller, görüntüleri yeniden yapılandırmak ve oluşturmak için MNIST, E-MNIST, Fashion-MNIST ve CelebA veri kümeleri üzerinde değerlendirilmiştir. QINR tabanlı kuantum katmanlarının AE/VAE çerçevelerine eklenmesinin, sınırlı sayıda parametreyle yeniden yapılandırma ve oluşturma performansını artırdığı gözlemlenmiştir.