残差建模实现科学数据高保真学习压缩
原标题：Residual Modeling for High-Fidelity Learned Compression of Scientific Data
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针对科学模拟数据的高保真压缩需求，研究者提出基于残差中心视角的压缩方法。通过引入LBRC和NGLR两种残差编码器，分别利用确定性量化和因果神经网络预测优化残差编码。实验表明，该方法在E3SM等数据集上比现有GAE方法提升30-60%压缩比，并优于SZ算法。
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