Residual Modeling for High-Fidelity Learned Compression of Scientific Data

Cet article propose une nouvelle approche centrée sur les résidus pour la compression apprise haute fidélité de données scientifiques. Il introduit des codeurs résiduels innovants conçus pour surmonter les limites des méthodes existantes, améliorant la précision dans les régimes de haute tolérance.