Residual Modeling for High-Fidelity Learned Compression of Scientific Data

Este artículo propone un enfoque novedoso centrado en residuos para la compresión aprendida de alta fidelidad de datos científicos. Introduce codificadores residuales innovadores que abordan las limitaciones de los métodos existentes, mejorando la precisión en regímenes de alta tolerancia.