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EVOLVE

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7月21日
11:58
11:58官方账号arXiv cs.LG@Kaiyuan Tang, Maizhe Yang, Chaoli Wang
EVOLVE是一个基于自编码器的体数据压缩框架,针对高压缩比下的离线压缩优化。该框架构建了包含6,376个体数据的跨领域数据库,覆盖21项科学模拟,并通过感知哈希确保多样性。其可学习增益机制和三阶段训练策略使单一模型能在推理时连续调整压缩比。在多个未见过的科学模拟数据集上,EVOLVE在同等重建质量下实现比传统压缩器更高的压缩比,压缩速度比基于隐式神经表示的方法快数个数量级。
论文EVOLVE自编码器体数据压缩

推荐理由:这篇论文提出了EVOLVE,用自编码器压缩科学体数据,压缩比高还支持变码率,比传统方法强很多。
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