信息处理设备、信息处理方法和程序

    公开(公告)号:CN107924633B

    公开(公告)日:2021-09-14

    申请号:CN201680047531.3

    申请日:2016-05-20

    Applicant: 索尼公司

    Abstract: [问题]提出了一种能够给司机提供更多有用信息的信息处理设备、信息处理方法和程序。[解决方案]提供一种信息处理设备,其包括:预测部,其被配置为预测用户驾驶的车辆的事故概率;和输出控制部,其被配置为使得信息输出至所述用户,所述信息对应于增大所述预测部预测的事故概率的因素。

    信息处理设备、信息处理方法和程序

    公开(公告)号:CN111465949A

    公开(公告)日:2020-07-28

    申请号:CN201880078969.7

    申请日:2018-09-18

    Applicant: 索尼公司

    Abstract: [问题]为了提供能够通过评价者信赖度推定来提高评价值的准确性的信息处理设备、信息处理方法和程序。[解决方案]该信息处理设备包括控制部,用于执行:用于获取与被评价者正在评价的评价对象相关的评价信息以及与所述评价对象相关的感测数据的处理;以及用于基于所述评价信息和与评价对象相关的感测数据来推定评价者的评价的信赖度的处理。

    信息处理设备、信息处理方法和程序

    公开(公告)号:CN107924632A

    公开(公告)日:2018-04-17

    申请号:CN201680047530.9

    申请日:2016-05-19

    Applicant: 索尼公司

    Abstract: 提供了能够适当地处理传感器的检测结果之间的差异的信息处理设备、信息处理方法和程序。一种信息处理设备,所述信息处理设备包括:检测部分,其配置成检测关于移动物体的第一信息;获取部分,其配置成获取关于所述移动物体的第二信息,所述第二信息由外部设备检测;以及控制部分,其配置成基于针对同一移动物体检测到的所述第一信息和所述第二信息的比较结果来控制处理。

    信息处理设备和估计器生成方法

    公开(公告)号:CN103177177B

    公开(公告)日:2017-09-12

    申请号:CN201210320527.3

    申请日:2012-08-31

    Applicant: 索尼公司

    CPC classification number: G06N99/005

    Abstract: 本发明公开了一种信息处理设备和估计器生成方法,其中该信息处理设备包括:特征量向量计算部,当给出每一个均被配置成包括输入数据和对应于输入数据的目标变量的多个学习数据时,将输入数据输入到多个基函数中以计算特征量向量,其中该特征量向量包括来自各个基函数的输出值作为元素;分布调整部,调整特征量空间中由特征量向量指定的点的分布,以使得点的分布变得更接近预定分布;以及函数生成部,关于多个学习数据,生成根据特征量向量的输入而输出目标变量的估计值的估计函数。

    信息处理设备、信息处理方法和程序

    公开(公告)号:CN103198358B

    公开(公告)日:2017-05-24

    申请号:CN201210366351.5

    申请日:2012-09-28

    Applicant: 索尼公司

    Inventor: 小林由幸

    CPC classification number: G06N3/126

    Abstract: 本公开涉及信息处理设备、信息处理方法和程序。提供一种信息处理设备,其包括:报酬估计器生成单元,其使用行动历史数据作为学习数据来通过机器学习生成根据输入的状态数据和行动数据来估计报酬值的报酬估计器,该历史数据包含表示代理的状态的状态数据、表示代理的行动的行动数据,以及表示该行动的报酬的报酬值;行动选择单元,其优选地选择不包含在行动历史数据中但具有高估计报酬值的行动;以及行动历史添加单元,其使代理执行选择的行动,并将针对该行动的状态数据和行动数据与该行动的报酬值相互关联地添加到行动历史数据。当一组状态数据、行动数据和报酬值被添加到该行动历史数据时,重新生成该报酬估计器。

    信息处理设备和观测值预测方法

    公开(公告)号:CN102087721B

    公开(公告)日:2015-04-01

    申请号:CN201010570579.7

    申请日:2010-11-26

    Applicant: 索尼公司

    Inventor: 小林由幸

    CPC classification number: G06N3/126

    Abstract: 提供了一种信息处理设备和信息处理设备中的观测值预测方法。信息处理设备包括:预测器构建单元,通过基于遗传算法的机器学习以及通过组合预先准备的处理函数来创建用于从预定时刻之前观测到的观测值中提取观测值的特征量的多个特征量提取公式,通过多个特征量提取公式的线性组合创建用于预测在预定时刻的观测值的预测公式和向预测公式的每个特征量提取公式分配组合系数,基于组合系数计算每个特征量提取公式对预测公式的贡献率,计算对预测公式的总贡献率,并且判定总贡献率是否满足预定终止条件以确定是否将预测公式用于预测预定时刻的观测值;以及预测单元,使用所创建的预测公式、根据在时刻t之前观测到的观测值来预测时刻t的观测值。

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