論文の概要: Frequency-based Constrained Sampling for Interval Patterns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.09666v1
• Date: Mon, 08 Jun 2026 15:49:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-09 14:42:07.48199
• Title: Frequency-based Constrained Sampling for Interval Patterns
• Title（参考訳）: 周波数に基づく時間間隔パターンの制約サンプリング
• Authors: Djawad Bekkoucha, Abdelkader Ouali, Bruno Crémilleux,
• Abstract要約: サンプリング手順に制約を直接組み込むサンプリング手法であるCFipsを導入する。 制約パターン空間内の周波数に比例してCFipsが間隔パターンをサンプリングすることを証明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Output space pattern sampling is a powerful alternative to exhaustive pattern mining for exploring large pattern spaces, as it enables users to focus on representative patterns drawn according to a chosen interestingness measure. In this paper, we address the problem of sampling interval patterns under user-defined syntactic constraints. We introduce CFips, a sampling approach that incorporates constraints directly into the sampling procedure. The approach relies on a multi-step sampling framework and supports several syntactic constraints by decomposing them into elementary predicates on interval bounds while preserving exact sampling guarantees. We formally prove that CFips samples interval patterns proportionally to their frequency within the constrained pattern space. The experimental results show that integrating constraints into the sampling procedure enables to complete mining tasks that would otherwise fail within a given time out.
• Abstract（参考訳）: 出力空間パターンサンプリングは、選択された興味度尺度に従って描画される代表パターンに焦点を合わせることができるため、大きなパターン空間を探索するための徹底的なパターンマイニングの強力な代替手段である。 本稿では,ユーザ定義構文制約下でのサンプリング間隔パターンの問題に対処する。 サンプリング手順に制約を直接組み込むサンプリング手法であるCFipsを導入する。 このアプローチは多段階サンプリングフレームワークに依存しており、厳密なサンプリング保証を保ちながら、間隔境界の基本的な述語に分解することで、いくつかの構文制約をサポートする。 我々は、CFipsが制約パターン空間内の周波数に比例して間隔パターンをサンプリングすることを正式に証明する。 実験の結果、サンプリング手順に制約を組み込むことで、特定の時間内に失敗するマイニングタスクを完了できることが示されている。

関連論文リスト

• Learnable Chernoff Baselines for Inference-Time Alignment [64.81256817158851]
  本稿では,指数関数的に傾いたカーネルから効率よく,およそサンプリングする方法として,Learnerable Chernoff Baselinesを紹介した。 理想的なモデルに対する全変量保証を確立し、LCBサンプリングが理想的拒絶サンプリングと密接に一致するような連続的および離散的な拡散設定を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-08T00:09:40Z)
• Combating Noisy Labels through Fostering Self- and Neighbor-Consistency [120.4394402099635]
  ラベルノイズは様々な現実世界のシナリオで広まり、教師付きディープラーニングの課題を提起する。 我々は、Jo-SNC(textbfSelf- と textbfNeighbor-textbfConsistency に基づくサンプル選択とモデル正規化)というノイズロバスト手法を提案する。 我々は、クラスごとの選択閾値を調整するための自己適応型データ駆動しきい値設定方式を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-19T07:55:29Z)
• Efficiently Sampling Interval Patterns from Numerical Databases [0.0]
  本稿では,数値データベースにおける間隔パターンを扱うための最初のサンプリング手法を提案する。 多段階のサンプリング手順を使用し、各オブジェクトをカバーする間隔パターンの数を正確に決定する数値データにおいて重要な課題に対処する。 HFipsは周波数と超体積の両方に比例して間隔パターンをサンプリングする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-27T10:35:17Z)
• Stable generative modeling using Schrödinger bridges [0.22499166814992438]
  本稿では,Schr"odinger BridgesとLangevin dynamicsを組み合わせた生成モデルを提案する。 我々のフレームワークは自然に条件付きサンプルを生成し、ベイズ推論問題に拡張することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-09T06:15:45Z)
• Learning Rate Free Sampling in Constrained Domains [21.853333421463603]
  我々は、完全に学習率の低い制約付き領域をサンプリングするための新しい粒子ベースのアルゴリズム一式を導入する。 我々は,本アルゴリズムの性能を,単純度に基づくターゲットからのサンプリングを含む,様々な数値的な例で示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T09:31:18Z)
• Conditioning Normalizing Flows for Rare Event Sampling [61.005334495264194]
  本稿では,ニューラルネットワーク生成構成に基づく遷移経路サンプリング手法を提案する。 本手法は遷移領域の熱力学と運動学の両方の解法を可能にすることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-29T07:56:10Z)
• AutoSampling: Search for Effective Data Sampling Schedules [118.20014773014671]
  モデル学習のためのサンプリングスケジュールを自動的に学習するAutoSampling法を提案する。 提案手法の有効性を示す様々な画像分類タスクに本手法を適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-28T09:39:41Z)
• Spatially Adaptive Inference with Stochastic Feature Sampling and Interpolation [72.40827239394565]
  スパースサンプリングされた場所のみの機能を計算することを提案する。 次に、効率的な手順で特徴写像を密に再構築する。 提案したネットワークは、様々なコンピュータビジョンタスクの精度を維持しながら、かなりの計算を省くために実験的に示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-19T15:36:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。