Residual Modeling for High-Fidelity Learned Compression of Scientific Data

Este artigo propõe uma nova abordagem centrada em resíduos para compressão aprendida de alta fidelidade de dados científicos. Ele introduz codificadores de resíduos inovadores para superar as limitações dos métodos existentes, melhorando a precisão em regimes de alta tolerância.