論文の概要: HiHa: Introducing Hierarchical Harmonic Decomposition to Implicit Neural Compression for Atmospheric Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06155v1
• Date: Sat, 09 Nov 2024 11:44:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:07:08.620834
• Title: HiHa: Introducing Hierarchical Harmonic Decomposition to Implicit Neural Compression for Atmospheric Data
• Title（参考訳）: HiHa: 階層型高調波分解の導入による大気データへのニューラル圧縮
• Authors: Zhewen Xu, Baoxiang Pan, Hongliang Li, Xiaohui Wei,
• Abstract要約: 大気データに対する階層型暗黙的ニューラル圧縮(HiHa)を提案する。 HiHaは複数の複素調和の分解を通じてデータを多周波信号に分割する。 また、時間的連続性を利用して圧縮を加速する時間的残留圧縮モジュールを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.453116854690232
• License:
• Abstract: The rapid development of large climate models has created the requirement of storing and transferring massive atmospheric data worldwide. Therefore, data compression is essential for meteorological research, but an efficient compression scheme capable of keeping high accuracy with high compressibility is still lacking. As an emerging technique, Implicit Neural Representation (INR) has recently acquired impressive momentum and demonstrates high promise for compressing diverse natural data. However, the INR-based compression encounters a bottleneck due to the sophisticated spatio-temporal properties and variability. To address this issue, we propose Hierarchical Harmonic decomposition implicit neural compression (HiHa) for atmospheric data. HiHa firstly segments the data into multi-frequency signals through decomposition of multiple complex harmonic, and then tackles each harmonic respectively with a frequency-based hierarchical compression module consisting of sparse storage, multi-scale INR and iterative decomposition sub-modules. We additionally design a temporal residual compression module to accelerate compression by utilizing temporal continuity. Experiments depict that HiHa outperforms both mainstream compressors and other INR-based methods in both compression fidelity and capabilities, and also demonstrate that using compressed data in existing data-driven models can achieve the same accuracy as raw data.
• Abstract（参考訳）: 大規模な気候モデルが急速に発展し、世界中の大気圧データを保存・転送する必要性が生じた。 したがって、気象学研究にはデータ圧縮が不可欠であるが、高い圧縮性で高い精度を維持することができる効率的な圧縮スキームはいまだに欠落している。 Inlicit Neural Representation (INR)は、新しい技術として近年、印象的な運動量を獲得し、多様な自然データを圧縮する高い可能性を示している。 しかし、INRベースの圧縮は、洗練された時空間特性と変動性のためにボトルネックに直面している。 この問題に対処するため,大気データに対する階層型高調波分解暗黙的ニューラル圧縮(HiHa)を提案する。 HiHaはまず、複数の複素調和の分解を通じてデータを多周波信号に分割し、それぞれにスパースストレージ、マルチスケールINR、反復分解サブモジュールからなる周波数ベースの階層圧縮モジュールを配置する。 また、時間的連続性を利用して圧縮を加速する時間的残留圧縮モジュールを設計する。 実験では、HiHaは圧縮忠実度と能力の両方において、主流圧縮機および他のINRベースの手法よりも優れており、既存のデータ駆動モデルで圧縮データを使用することで、生データと同じ精度が得られることを示した。

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