(57)【要約】【課題】目的空間内の目的に基づいて多目的モデルを訓練する訓練装置及び訓練方法を提供する。【解決手段】訓練装置は、目的空間を設定し、異なる難易度レベルを有する複数のサブ目的空間を取得する目的空間設定部と、処理すべきサブ目的空間を現在のサブ目的空間からより高い難易度レベルを有する次のサブ目的空間に変更する目的空間変更部と、少なくとも現在のサブ目的空間から目的をサンプリング目的として選択し、行動を実行してサンプリング目的に関する遷移を取得するサンプリング部と、遷移に基づいて多目的モデルを訓練する訓練部と、現在のサブ目的空間内の目的を達成する成功率を計算し、多目的モデルを評価する評価部と、を含み、目的空間変更部は、成功率が所定閾値よりも大きい場合、処理すべきサブ目的空間を現在のサブ目的空間からより高い難易度レベルを有する次のサブ目的空間に変更する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
目的空間内の目的に基づいて多目的モデルを訓練する訓練装置であって、
前記目的空間を設定し、異なる難易度レベルを有する複数のサブ目的空間を取得する目的空間設定部と、
処理すべきサブ目的空間を現在のサブ目的空間からより高い難易度レベルを有する次のサブ目的空間に変更する目的空間変更部と、
少なくとも現在のサブ目的空間から目的をサンプリング目的として選択し、行動を実行して前記サンプリング目的に関する遷移を取得するサンプリング部と、
前記遷移に基づいて前記多目的モデルを訓練する訓練部と、
現在のサブ目的空間内の目的を達成する成功率を計算し、前記多目的モデルを評価する評価部と、を含み、
前記目的空間変更部は、前記成功率が所定閾値よりも大きい場合、処理すべきサブ目的空間を現在のサブ目的空間からより高い難易度レベルを有する次のサブ目的空間に変更する、訓練装置。
【請求項２】
前記目的空間設定部は、前記目的空間を予め分割し、異なる難易度レベルを有する前記複数のサブ目的空間を取得する、請求項１に記載の訓練装置。
【請求項３】
前記目的空間設定部は、前記成功率が所定閾値よりも大きい場合、達成された目的の分布を計算し、前記目的空間内の前記分布の中心から所定距離に位置する目的を用いて次のサブ目的空間を取得する、請求項１に記載の訓練装置。
【請求項４】
前記サンプリング部は、処理されたサブ目的空間から目的をサンプリング目的として選択する、請求項１乃至３の何れかに記載の訓練装置。
【請求項５】
前記サンプリング部は、第１確率及び第２確率で現在のサブ目的空間及び処理されたサブ目的空間から目的をサンプリング目的として選択し、
前記第１確率と前記第２確率の和は１００％である、請求項４に記載の訓練装置。
【請求項６】
より高い難易度係数を有する目的に対応する遷移がより高い優先度を有するように、前記遷移について優先度を設定する優先度設定部、をさらに含み、
前記訓練部は、前記遷移の優先度に基づいて、前記多目的モデルを訓練するための遷移を選択する、請求項１乃至３の何れかに記載の訓練装置。
【請求項７】
前記優先度設定部は、前記遷移の時間差分誤差、及び前記遷移に対応する目的の難易度係数に基づいて、前記遷移の優先度を設定する、請求項６に記載の訓練装置。
【請求項８】
前記優先度設定部は、前記遷移に対応する目的の難易度係数に基づいて、前記遷移の優先度を設定する、請求項６に記載の訓練装置。
【請求項９】
目的空間内の目的に基づいて多目的モデルを訓練する訓練方法であって、
前記目的空間を設定し、異なる難易度レベルを有する複数のサブ目的空間を取得する目的空間設定ステップと、
少なくとも現在のサブ目的空間から目的をサンプリング目的として選択し、行動を実行して前記サンプリング目的に関する遷移を取得するサンプリングステップと、
前記遷移に基づいて前記多目的モデルを訓練する訓練ステップと、
現在のサブ目的空間内の目的を達成する成功率を計算し、前記多目的モデルを評価する評価ステップと、
処理すべきサブ目的空間を現在のサブ目的空間からより高い難易度レベルを有する次のサブ目的空間に変更する目的空間変更ステップと、を含み、
前記目的空間変更ステップにおいて、前記成功率が所定閾値よりも大きい場合、処理すべきサブ目的空間を現在のサブ目的空間からより高い難易度レベルを有する次のサブ目的空間に変更する、訓練方法。
【請求項１０】
より高い難易度係数を有する目的に対応する遷移がより高い優先度を有するように、前記遷移について優先度を設定する優先度設定ステップ、をさらに含み、
前記訓練ステップにおいて、前記遷移の優先度に基づいて、前記多目的モデルを訓練するための遷移を選択する、請求項９に記載の訓練方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理の分野に関し、具体的には、目的空間内の目的に基づいて多目的モデルを訓練する訓練装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
強化学習は、インテリジェントな意思決定の問題を解決することを目的とする。強化学習の仕組みでは、エージェントと環境がある。エージェントは、その方策及び現在の状態に基づいて最適な行動を決定し、環境とのインタラクションを行う。行動を実行した後に、環境は、報酬をフィードバックし、その状態遷移確率に基づいて新しい状態に切り替わる。そして、エージェントは、累積した報酬の期待値を最大化することで、その方策を最適化する。
【０００３】
例えばＨＥＲ（Ｈｉｎｄｓｉｇｈｔ  Ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ  Ｒｅｐｌａｙ）などの従来の多目的強化学習方法では、タスクを解決するために、単一の目的空間のみを用いてエージェントを訓練する。通常、目的空間は、難易度レベルが異なる目的を含む。難易度レベルが高い目的の場合、従来の多目的強化学習方法により生成可能な、該目的を達成するサンプルは非常に少ない。従って、従来の多目的強化学習方法では、エージェントを訓練して困難な目的を達成するために、長時間及び大量の訓練サンプルが必要である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
以下は、本開示の態様を基本的に理解させるために、本開示の簡単な概要を説明する。なお、この簡単な概要は、本開示を網羅的な概要ではなく、本開示のポイント又は重要な部分を意図的に特定するものではなく、本開示の範囲を意図的に限定するものではなく、後述するより詳細的な説明の前文として、単なる概念を簡単な形で説明することを目的とする。
【０００５】
上記の問題点を鑑み、本開示は、従来技術の１つ又は複数の欠点を解決することができる訓練装置及び訓練方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の１つの態様では、目的空間内の目的に基づいて多目的モデルを訓練する訓練装置であって、前記目的空間を設定し、異なる難易度レベルを有する複数のサブ目的空間を取得する目的空間設定部と、処理すべきサブ目的空間を現在のサブ目的空間からより高い難易度レベルを有する次のサブ目的空間に変更する目的空間変更部と、少なくとも現在のサブ目的空間から目的をサンプリング目的として選択し、行動を実行して前記サンプリング目的に関する遷移を取得するサンプリング部と、前記遷移に基づいて前記多目的モデルを訓練する訓練部と、現在のサブ目的空間内の目的を達成する成功率を計算し、前記多目的モデルを評価する評価部と、を含み、前記目的空間変更部は、前記成功率が所定閾値よりも大きい場合、処理すべきサブ目的空間を現在のサブ目的空間からより高い難易度レベルを有する次のサブ目的空間に変更する、訓練装置を提供する。
【０００７】
本開示のもう１つの態様では、目的空間内の目的に基づいて多目的モデルを訓練する訓練方法であって、前記目的空間を設定し、異なる難易度レベルを有する複数のサブ目的空間を取得する目的空間設定ステップと、少なくとも現在のサブ目的空間から目的をサンプリング目的として選択し、行動を実行して前記サンプリング目的に関する遷移を取得するサンプリングステップと、前記遷移に基づいて前記多目的モデルを訓練する訓練ステップと、現在のサブ目的空間内の目的を達成する成功率を計算し、前記多目的モデルを評価する評価ステップと、処理すべきサブ目的空間を現在のサブ目的空間からより高い難易度レベルを有する次のサブ目的空間に変更する目的空間変更ステップと、を含み、前記目的空間変更ステップにおいて、前記成功率が所定閾値よりも大きい場合、処理すべきサブ目的空間を現在のサブ目的空間からより高い難易度レベルを有する次のサブ目的空間に変更する、訓練方法を提供する。
【０００８】
本開示の他の態様では、上記の本開示の方法を実現するためのコンピュータプログラムコード及びコンピュータプログラムプロダクト、並びに上記の本開示の方法を実現するためのコンピュータプログラムコードが記録されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体をさらに提供する。
【０００９】
以下は、本開示の実施例の他の態様を説明し、特に本開示の好ましい実施例を詳細に説明するが、本開示はこれらの実施例に限定されない。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
本開示の原理及び利点を理解させるために、図面を参照しながら本開示の各実施例を説明する。全ての図面において、同一又は類似の符号で同一又は類似の構成部を示している。ここで説明される図面は、好ましい実施例を例示するためのものであり、全ての可能な実施例ではなく、本開示の範囲を限定するものではない。
【図１】本開示の実施例に係る訓練装置の機能的構成の例を示すブロック図である。
【図２】本開示の実施例に係る目的空間の分割の例を示す図である。
【図３】本開示の他の実施例に係る訓練装置の機能的構成の例を示すブロック図である。
【図４】本開示の実施例に係る訓練方法の流れの例を示すフローチャートである。
【図５】本開示の他の実施例に係る訓練方法の流れの例を示すフローチャートである。
【図６】本開示の実施例に適用可能なパーソナルコンピュータの例示的な構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照しながら本開示の例示的な実施例を詳細に説明する。説明の便宜上、明細書には実際の実施形態の全ての特徴が示されていない。なお、実際に実施する際に、開発者の具体的な目標を実現するために、特定の実施形態を変更してもよい、例えばシステム及び業務に関する制限条件に応じて実施形態を変更してもよい。また、開発作業が非常に複雑であり、且つ時間がかかるが、本公開の当業者にとって、この開発作業は単なる例の作業である。
【００１２】
なお、本開示を明確にするために、図面には本開示に密に関連する装置の構成要件又は処理のステップのみが示され、本開示と関係のない細部が省略されている。
【００１３】
以下は、図面を参照しながら、本開示の実施例を詳細に説明する。
【００１４】
まず、図１を参照しながら、本開示の実施例に係る訓練装置１００を説明する。図１は、本開示の実施例に係る訓練装置１００の機能的構成の例を示すブロック図である。図１に示すように、本開示の実施例に係る訓練装置１００は、目的空間設定部１０２、目的空間変更部１０４、サンプリング部１０６、訓練部１０８及び評価部１１０を含んでもよい。
【００１５】
目的空間設定部１０２は、目的空間を設定し、異なる難易度レベルを有する複数のサブ目的空間を取得してもよい。例えば、サブ目的空間の難易度レベルは、サブ目的空間内の目的を達成する難易度を表し、サブ目的空間の難易度レベルが高いほど、サブ目的空間内の目的を達成する難易度（難しさ）が高い。
【００１６】
限定的でない一例として、物体を持ち上げるように機械アームを訓練するための訓練プロセスでは、サブ目的空間の難易度レベルは、持ち上げ高さにより決定されてもよい。また、限定的でない一例として、自動運転及び／又は運転支援の車両の訓練プロセスでは、サブ目的空間の難易度レベルは、道路交通状況により決定されてもよい。他の訓練プロセスでは、当業者が実際の要求に応じてサブ目的空間の難易度レベルを決定してもよく、ここでその説明を省略する。
【００１７】
目的空間変更部１０４は、処理すべきサブ目的空間を現在のサブ目的空間からより高い難易度レベルを有する次のサブ目的空間に変更してもよい。
【００１８】
サンプリング部１０６は、少なくとも現在のサブ目的空間から目的をサンプリング目的として選択し、行動を実行してサンプリング目的に関する遷移（ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ）、即ちサンプルを取得してもよい。
【００１９】
例えば、サンプリング部１０６は、選択されたサンプリング目的について、多目的モデル及びノイズモデルに基づいて行動を実行して環境とのインタラクションを行い、サンプリング目的に関する遷移を取得してもよい。限定的でない一例として、ε貪欲方策（ε−ｇｒｅｅｄｙ  ｓｔｒａｔｅｇｙ）を用いてノイズモデルを決定してもよい。当業者が実際の要求に応じて他の方法を用いてノイズ関数を決定してもよく、ここでその説明を省略する。
【００２０】
訓練部１０８は、遷移に基づいて多目的モデル（即ち方策）を訓練してもよい。一例として、訓練部１０８は、多目的モデルを訓練するための遷移をランダムに選択し、或いは遷移の時間差分誤差（ｔｅｍｐｏｒａｌ  ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ  ｅｒｒｏｒ）に基づいて多目的モデルを訓練するための遷移を選択してもよい。なお、多目的モデルを訓練するための遷移を選択する方法は、これに限定されない。
【００２１】
限定的でない一例として、訓練部１０８は、ＨＥＲアルゴリズムを用いて遷移に基づいて多目的モデルを訓練してもよい。ＨＥＲアルゴリズムを用いて多目的モデルを訓練する場合、四つ組（ｑｕａｄｒｕｐｌｅ）（ｓｔ｜｜ｇ，ａｔ，ｒｔ，ｓｔ＋１｜｜ｇ）を用いて遷移を表してもよく、ここで、ｓｔは時間ステップｔにおける状態を表し、ａｔは時間ステップｔにおいて実行される行動を表し、ｒｔは時間ステップｔにおいて行動を実行して得られた報酬を表し、ｓｔ＋１は時間ステップｔ＋１における状態を表し、ｇはサンプリング目的を表す。
【００２２】
評価部１１０は、現在のサブ目的空間内の目的を達成する成功率を計算し、前記多目的モデルを評価してもよい。一例として、評価部１１０は、ノイズがない場合、行動を実行して複数の実行結果、例えばエピソード（ｅｐｉｓｏｄｅ）を取得し、成功率を計算してもよい。この場合、成功率としては、成功したエピソードの数と取得された全てのエピソードの数との比率を計算してもよい。
【００２３】
具体的には、目的空間の訓練を開始する際に、処理すべきサブ目的空間は、最も低い難易度レベルを有するサブ目的空間と設定されてもよい。評価部１１０により算出された現在のサブ目的空間内の目的を達成する成功率が所定閾値よりも大きい場合、目的空間変更部１０４は、処理すべきサブ目的空間を現在のサブ目的空間からより高い難易度レベルを有する次のサブ目的空間に変更してもよい。評価部１１０により算出された現在のサブ目的空間内の目的を達成する成功率が所定閾値以下である場合、例えば現在のサブ目的空間についての処理を実行し続けてもよい。例えば、現在のサブ目的空間が難易度レベルが１のサブ目的空間１である場合、現在のサブ目的空間１内の目的を達成する成功率が所定閾値よりも大きいとき、目的空間変更部１０４は、処理すべきサブ目的空間を現在のサブ目的空間１からより難易度レベルが２のサブ目的空間２に変更してもよく、現在のサブ目的空間１内の目的を達成する成功率が所定閾値以下であるとき、例えば現在のサブ目的空間１についての処理を実行し続けてもよい。
【００２４】
限定的でない一例として、現在のサブ目的空間内の目的を達成する成功率が所定閾値よりも大きい場合、目的空間変更部１０４は、処理すべきサブ目的空間を現在のサブ目的空間からより高い難易度レベルを有する次のサブ目的空間に自動的に変更してもよい。
【００２５】
また、次のサブ目的空間の処理を開始する前に、ノイズモデルの関連パラメータを再初期化してもよい。例えば、ε貪欲方策を用いてノイズモデルを決定する場合、εを１に再初期化してもよい。
【００２６】
一例として、目的空間設定部１０２は、目的空間を予め分割し、異なる難易度レベルを有する複数のサブ目的空間を取得してもよい。例えば、目的空間設定部１０２は、目的空間を予め分割し、難易度レベルが１のサブ目的空間１、難易度レベルが２のサブ目的空間２、…、難易度レベルがｎのサブ目的空間ｎを取得してもよく、ここで、ｎは２以上の正整数である。限定的でない一例として、物体を持ち上げるように機械アームを訓練する訓練プロセスでは、目的空間設定部１０２は、持ち上げ高さに基づいて目的空間を予め分割し、異なる難易度レベルを有する複数のサブ目的空間を取得してもよい。例えば、図２は、本開示の実施例に係る目的空間の分割の例を示す図である。図２では、持ち上げ高さｚに基づいて目的空間を５つの目的空間、即ち難易度レベルが１のサブ目的空間１（ｚ＝０ｍ）、難易度レベルが２のサブ目的空間２（０ｍ＜ｚ≦０．０１ｍ）、難易度レベルが３のサブ目的空間３（０．０１ｍ＜ｚ≦０．０２ｍ）、難易度レベルが４のサブ目的空間４（０．０２ｍ＜ｚ≦０．０４ｍ）及び難易度レベルが５のサブ目的空間５（０．０４ｍ＜ｚ≦０．０８ｍ）に分割する。
【００２７】
もう１つの例として、目的空間設定部１０２は、現在のサブ目的空間内の目的を達成する成功率が所定閾値よりも大きい場合、達成された目的の分布を計算し、目的空間内の該分布の中心から所定距離に位置する目的を用いて次のサブ目的空間を取得してもよい。また、当業者が他の方法を用いて設定を行い、異なる難易度レベルを有する複数のサブ目的空間を取得してもよく、ここでその説明を省略する。
【００２８】
目的空間設定部１０２が達成された目的の分布を計算し、目的空間内の該分布の中心から所定距離に位置する目的を用いて次のサブ目的空間を取得する場合、次のサブ目的空間を取得する際に目的空間外の異常値を除去するように、目的空間の具体的な範囲を指定してもよい。例えば、目的空間が円形又は球形として構成された場合、次のサブ目的空間を取得する際に目的空間の円心からの距離が最大半径よりも大きい異常値を除去するように、目的空間の最大半径を指定してもよい。
【００２９】
限定的でない一例として、目的空間の具体的な範囲に基づいて所定距離を決定してもよい。また、異なるサブ目的空間を取得するための所定距離は、同一であってもよいし、異なってもよい。
【００３０】
好ましくは、サンプリング部１０６は、処理されたサブ目的空間から目的をサンプリング目的として選択してもよい。言い換えれば、サンプリング部１０６は、現在のサブ目的空間及び処理されたサブ目的空間の両方から目的をサンプリング目的として選択してもよい。例えば、処理されたサブ目的空間は、訓練プロセスが既に実行されたサブ目的空間である。好ましくは、処理されたサブ目的空間は、訓練プロセスが既に実行されており、且つ該サブ目的空間内の目的を達成する成功率が所定閾値よりも大きいサブ目的空間である。限定的でない一例として、現在のサブ目的空間がサブ目的空間３である場合、サンプリング部１０６は、現在のサブ目的空間３、並びに処理されたサブ目的空間１及びサブ目的空間２から目的をサンプリング目的として選択してもよい。現在のサブ目的空間及び処理されたサブ目的空間の両方から目的をサンプリング目的として選択することで、学習をより円滑化することができる。
【００３１】
一例として、サンプリング部１０６は、第１確率及び第２確率で現在のサブ目的空間及び処理されたサブ目的空間から目的をサンプリング目的として選択してもよい。ここで、第１確率と第２確率の和は１００％である。限定的でない一例として、第１確率及び第２確率は、それぞれ５０％及び５０％であってもよい。なお、当業者が実際の要求に応じて他の適切な第１確率及び第２確率を選択してもよい。
【００３２】
本開示の本実施例に係る訓練装置は、目的空間を設定し、異なる難易度レベルを有する複数のサブ目的空間を取得し、取得された複数のサブ目的空間を難易度レベルに応じて順次処理することで、多目的モデルを訓練するために必要な遷移及び時間を低減させることができるため、訓練効率を向上させることができる。
【００３３】
次に、図３を参照しながら、本開示の他の実施例に係る訓練装置３００を説明する。図３は、本開示の他の実施例に係る訓練装置３００の機能的構成の例を示すブロック図である。図３に示すように、本開示の他の実施例に係る訓練装置３００は、目的空間設定部３０２、目的空間変更部３０４、サンプリング部３０６、訓練部３０８、評価部３１０及び優先度設定部３１２を含んでもよい。
【００３４】
本開示の本実施例に係る訓練装置３００に含まれる目的空間設定部３０２、目的空間変更部３０４、サンプリング部３０６及び評価部３１０は、本開示の上記の実施例に係る訓練装置１００に含まれる目的空間設定部１０２、目的空間変更部１０４、サンプリング部１０６及び評価部１１０と類似するため、説明の便宜上、ここでその説明を省略する。
【００３５】
優先度設定部３１２は、より高い難易度係数を有する目的に対応する（目的を達成する）遷移がより高い優先度を有するように、遷移について優先度を設定してもよい。
【００３６】
一例として、優先度設定部３１２は、遷移に対応する目的の難易度係数に基づいて、遷移の優先度を設定してもよい。例えば、遷移に対応する目的の難易度係数が高いほど、遷移の優先度が高くなる。例えば、遷移に対応する目的の難易度係数は該目的の所在するサブ目的空間の難易度レベルに関連してもよく、同一のサブ目的空間内の目的は異なる難易度係数を有してもよい。それに応じて、例えば、同一のサブ目的空間内の目的に対応する遷移は、異なる優先度を有してもよい。また、例えば、難易度レベルの低いサブ目的空間内の各目的の難易度係数は、難易度レベルの高いサブ目的空間内の全ての目的の難易度係数よりも低くてもよい。それに応じて、例えば、難易度レベルの低いサブ目的空間内の目的に対応する各遷移の優先度は、難易度レベルの高いサブ目的空間内の目的に対応する全ての遷移の優先度よりも低くてもよい。
【００３７】
限定的でない一例として、物体を持ち上げるように機械アームを訓練する訓練プロセスでは、優先度設定部３１２は、遷移に対応する目的（目標）持ち上げ高さに応じて遷移の優先度を設定してもよい。例えば、優先度設定部３１２は、遷移の優先度を遷移に対応する目的持ち上げ高さに設定してもよい。例えば、遷移に対応する目的持ち上げ高さが０．０１ｍである場合、優先度設定部３１２は、遷移の優先度を０．０１に設定し、遷移に対応する目的持ち上げ高さが０．０２ｍである場合、優先度設定部３１２は、遷移の優先度を０．０２に設定し、遷移に対応する目的持ち上げ高さが０．０４ｍである場合、優先度設定部３１２は、遷移の優先度を０．０４に設定し、遷移に対応する目的持ち上げ高さが０．０８ｍである場合、優先度設定部３１２は、遷移の優先度を０．０８に設定してもよく、他の場合も同様である。
【００３８】
もう１つの例として、優先度設定部３１２は、遷移の時間差分誤差、及び前記遷移に対応する目的の難易度係数に基づいて、遷移の優先度を設定してもよい。例えば、以下の式（１）に従って、遷移の優先度Ｐを計算してもよい。
【数１】
2020187742.tif 000003
【００３９】
ここで、δは遷移の時間差分誤差を表し、ｄは遷移に対応する目的の難易度係数を表し、０≦λ≦１。実際の要求に応じてλの値を設定してもよい。λが小さいほど、優先度を設定する際に遷移に対応する目的の難易度係数による決定重要度が大きくなることを意味する。λが０の場合、遷移の優先度は、遷移に対応する目的の難易度係数にのみ関連付けられ、λが１の場合、移行の優先度は、遷移の時間差分誤差にのみ関連付けられる。
【００４０】
訓練部３０８は、遷移の優先度に基づいて、多目的モデルを訓練するための遷移を選択してもよい。例えば、優先度が高いほど、多目的モデルを訓練するために遷移を選択する確率が高くなる。一例として、訓練部３０８は、現在の目的空間に関する全ての遷移の優先度に基づいて遷移ｔの優先度分布係数を計算し、遷移ｔの優先度分布係数に基づいて、多目的モデルを訓練するための遷移を選択してもよい。例えば、遷移ｔの優先度分布係数が大きいほど、多目的モデルを訓練するために遷移ｔを選択する確率が高くなる。例えば、訓練部３０８は、以下の式（２）に従って、遷移ｔの優先度分布係数Ｐ（ｔ）を計算してもよい。
【数２】
2020187742.tif 000004
【００４１】
ここで、αは優先度係数を表し、α≧０。実際の要求に応じてαの値を設定してもよい。αが大きいほど、多目的モデルを訓練するための遷移を選択する際に優先度により決定重要度が大きくなることを意味する。αが０の場合、訓練部３０８は、本開示の上記の実施例に係る訓練装置１００における訓練部１０８と同様に、遷移の優先度に関わらず、多目的モデルを訓練するための遷移を選択する。
【００４２】
本開示の本実施例に係る訓練装置は、本開示の上記の実施例に係る訓練装置と同様に、目的空間を設定し、異なる難易度レベルを有する複数のサブ目的空間を取得し、取得された複数のサブ目的空間を難易度レベルに応じて順次処理することで、多目的モデルを訓練するために必要な遷移及び時間を低減させることができるため、訓練効率を向上させることができる。また、本開示の本実施例に係る訓練装置は、より高い難易度係数を有する目的に対応する遷移がより高い優先度を有するように、遷移について優先度を設定し、遷移の優先度に基づいて多目的モデルを訓練するための遷移を選択することで、より高い難易度係数を有する目的に対応する遷移が多目的モデルを訓練するための遷移として選択される可能性がより大きいため、訓練効率をさらに向上させることができる。
【００４３】
上記の多目的モデルを訓練する装置の実施例と同様に、本開示は、多目的モデルを訓練する方法の実施例をさらに提供する。
【００４４】
図４は、本開示の実施例に係る訓練方法４００の流れの例を示すフローチャートである。図４に示すように、本開示の実施例に係る訓練方法４００は、開始ステップＳ４０１、目的空間設定ステップＳ４０２、サンプリングステップＳ４０６、訓練ステップＳ４０８、評価ステップＳ４１０、目的空間変更ステップＳ４０４及び終了ステップＳ４１２を含んでもよい。
【００４５】
目的空間設定ステップＳ４０２において、目的空間を設定し、異なる難易度レベルを有する複数のサブ目的空間を取得する。ここで、サブ目的空間の難易度レベルは、サブ目的空間内の目的を達成する難易度を表し、サブ目的空間の難易度レベルが高いほど、サブ目的空間内の目的を達成する難易度（難しさ）が高い。
【００４６】
限定的でない一例として、物体を持ち上げるように機械アームを訓練するための訓練プロセスでは、サブ目的空間の難易度レベルは、持ち上げ高さにより決定されてもよい。また、限定的でない一例として、自動運転及び／又は運転支援の車両の訓練プロセスでは、サブ目的空間の難易度レベルは、道路交通状況により決定されてもよい。他の訓練プロセスでは、当業者が実際の要求に応じてサブ目的空間の難易度レベルを決定してもよく、ここでその説明を省略する。
【００４７】
サンプリングステップＳ４０４において、少なくとも現在のサブ目的空間から目的をサンプリング目的として選択し、行動を実行してサンプリング目的に関する遷移、即ちサンプルを取得する。
【００４８】
具体的には、サンプリングステップＳ４０４において、選択されたサンプリング目的について、多目的モデル及びノイズモデルに基づいて行動を実行して環境とのインタラクションを行い、サンプリング目的に関する遷移を取得してもよい。限定的でない一例として、ε貪欲方策を用いてノイズモデルを決定してもよい。当業者が実際の要求に応じて他の方法を用いてノイズ関数を決定してもよく、ここでその説明を省略する。
【００４９】
訓練ステップＳ４０６において、遷移に基づいて多目的モデル（即ち方策）を訓練する。一例として、訓練ステップＳ４０６において、多目的モデルを訓練するための遷移をランダムに選択し、或いは遷移の時間差分誤差に基づいて多目的モデルを訓練するための遷移を選択してもよい。なお、多目的モデルを訓練するための遷移を選択する方法は、これに限定されない。
【００５０】
限定的でない一例として、訓練ステップＳ４０６において、ＨＥＲアルゴリズムを用いて遷移に基づいて多目的モデルを訓練してもよい。ＨＥＲアルゴリズムを用いて多目的モデルを訓練する場合、四つ組（ｓｔ｜｜ｇ，ａｔ，ｒｔ，ｓｔ＋１｜｜ｇ）を用いて遷移を表してもよく、ここで、ｓｔは時間ステップｔにおける状態を表し、ａｔは時間ステップｔにおいて実行される行動を表し、ｒｔは時間ステップｔにおいて行動を実行して得られた報酬を表し、ｓｔ＋１は時間ステップｔ＋１における状態を表し、ｇはサンプリング目的を表す。
【００５１】
評価ステップＳ４０８において、現在のサブ目的空間内の目的を達成する成功率を計算し、前記多目的モデルを評価する。一例として、評価ステップＳ４０８において、ノイズがない場合、行動を実行して複数の実行結果、例えばエピソードを取得し、成功率を計算してもよい。この場合、成功率としては、成功したエピソードの数と取得された全てのエピソードの数との比率を計算してもよい。
【００５２】
目的空間変更ステップＳ４１０において、現在のサブ目的空間内の目的を達成する成功率が所定閾値よりも大きい場合、処理すべきサブ目的空間を現在のサブ目的空間からより高い難易度レベルを有する次のサブ目的空間に変更する。現在のサブ目的空間内の目的を達成する成功率が所定閾値以下である場合、例えば現在のサブ目的空間についての処理を実行し続けてもよい。
【００５３】
具体的には、目的空間の訓練を開始する際に、処理すべきサブ目的空間は、最も低い難易度レベルを有するサブ目的空間と設定されてもよい。評価ステップＳ４０８において算出された現在のサブ目的空間内の目的を達成する成功率が所定閾値よりも大きい場合、処理すべきサブ目的空間を現在のサブ目的空間からより高い難易度レベルを有する次のサブ目的空間に変更してもよい。例えば、現在のサブ目的空間が難易度レベルが１のサブ目的空間１である場合、現在のサブ目的空間１内の目的を達成する成功率が所定閾値よりも大きいとき、処理すべきサブ目的空間を現在のサブ目的空間１からより難易度レベルが２のサブ目的空間２に変更してもよい。
【００５４】
限定的でない一例として、現在のサブ目的空間内の目的を達成する成功率が所定閾値よりも大きい場合、処理すべきサブ目的空間を現在のサブ目的空間からより高い難易度レベルを有する次のサブ目的空間に自動的に変更してもよい。
【００５５】
また、次のサブ目的空間の処理を開始する前に、ノイズモデルの関連パラメータを再初期化してもよい。例えば、ε貪欲方策を用いてノイズモデルを決定する場合、εを１に再初期化してもよい。
【００５６】
一例として、目的空間設定ステップＳ４０２において、目的空間を予め分割し、異なる難易度レベルを有する複数のサブ目的空間を取得してもよい。例えば、目的空間設定ステップＳ４０２において、目的空間を予め分割し、難易度レベルが１のサブ目的空間１、難易度レベルが２のサブ目的空間２、…、難易度レベルがｎのサブ目的空間ｎを取得してもよく、ここで、ｎは２以上の正整数である。限定的でない一例として、物体を持ち上げるように機械アームを訓練する訓練プロセスでは、目的空間設定ステップＳ４０２において、持ち上げ高さに基づいて目的空間を予め分割し、異なる難易度レベルを有する複数のサブ目的空間を取得してもよい。例えば、図２に示す本開示の実施例に係る目的空間の分割の例を参照する。
【００５７】
もう１つの例として、現在のサブ目的空間内の目的を達成する成功率が所定閾値よりも大きい場合、目的空間設定ステップＳ４０２において、達成された目的の分布を計算し、目的空間内の該分布の中心から所定距離に位置する目的を用いて次のサブ目的空間を取得してもよい。また、当業者が他の方法を用いて設定を行い、異なる難易度レベルを有する複数のサブ目的空間を取得してもよく、ここでその説明を省略する。
【００５８】
達成された目的の分布を計算し、目的空間内の該分布の中心から所定距離に位置する目的を用いて次のサブ目的空間を取得する場合、次のサブ目的空間を取得する際に目的空間外の異常値を除去するように、目的空間の具体的な範囲を指定してもよい。例えば、目的空間が円形又は球形として構成された場合、次のサブ目的空間を取得する際に目的空間の円心からの距離が最大半径よりも大きい異常値を除去するように、目的空間の最大半径を指定してもよい。
【００５９】
限定的でない一例として、目的空間の具体的な範囲に基づいて所定距離を決定してもよい。また、異なるサブ目的空間を取得するための所定距離は、同一であってもよいし、異なってもよい。
【００６０】
好ましくは、サンプリングステップＳ４０４において、処理されたサブ目的空間から目的をサンプリング目的として選択してもよい。言い換えれば、サンプリングステップＳ４０４において、現在のサブ目的空間及び処理されたサブ目的空間の両方から目的をサンプリング目的として選択してもよい。例えば、処理されたサブ目的空間は、訓練プロセスが既に実行されたサブ目的空間である。好ましくは、処理されたサブ目的空間は、訓練プロセスが既に実行されており、且つ該サブ目的空間内の目的を達成する成功率が所定閾値よりも大きいサブ目的空間である。限定的でない一例として、現在のサブ目的空間がサブ目的空間３である場合、現在のサブ目的空間３、並びに処理されたサブ目的空間１及びサブ目的空間２から目的をサンプリング目的として選択してもよい。現在のサブ目的空間及び処理されたサブ目的空間の両方から目的をサンプリング目的として選択することで、学習をより円滑化することができる。
【００６１】
一例として、サンプリングステップＳ４０４において、第１確率及び第２確率で現在のサブ目的空間及び処理されたサブ目的空間から目的をサンプリング目的として選択してもよい。ここで、第１確率と第２確率の和は１００％である。限定的でない一例として、第１確率及び第２確率は、それぞれ５０％及び５０％であってもよい。なお、当業者が実際の要求に応じて他の適切な第１確率及び第２確率を選択してもよい。
【００６２】
本開示の本実施例に係る訓練方法は、目的空間を設定し、異なる難易度レベルを有する複数のサブ目的空間を取得し、取得された複数のサブ目的空間を難易度レベルに応じて順次処理することで、多目的モデルを訓練するために必要な遷移及び時間を低減させることができるため、訓練効率を向上させることができる。
【００６３】
次に、図５を参照しながら、本開示の他の実施例に係る訓練方法を説明する。図５は、本開示の他の実施例に係る訓練方法の流れの例を示すフローチャートである。図５に示すように、本開示の他の実施例に係る訓練方法５００は、開始ステップＳ５０１、目的空間設定ステップＳ５０２、サンプリングステップＳ５０４、優先度設定ステップＳ５０５、訓練ステップＳ５０６、評価ステップＳ５０８、目的空間変更ステップＳ５１０及び終了ステップＳ５１２を含んでもよい。
【００６４】
本開示の本実施例に係る訓練方法５００に含まれる目的空間設定ステップＳ５０２、サンプリングステップＳ５０４、評価ステップＳ５０８、目的空間変更ステップＳ５１０における処理は、本開示の上記の実施例に係る訓練方法４００に含まれる目的空間設定ステップＳ４０２、サンプリングステップＳ４０４、評価ステップＳ４０８及び目的空間変更ステップＳ４１０における処理と類似するため、説明の便宜上、ここでその説明を省略する。
【００６５】
優先度設定ステップＳ５０５において、より高い難易度係数を有する目的に対応する（目的を達成する）遷移がより高い優先度を有するように、遷移について優先度を設定する。
【００６６】
一例として、優先度設定ステップＳ５０５において、遷移に対応する目的の難易度係数に基づいて、遷移の優先度を設定してもよい。例えば、遷移に対応する目的の難易度係数が高いほど、遷移の優先度が高くなる。例えば、遷移に対応する目的の難易度係数は該目的の所在するサブ目的空間の難易度レベルに関連してもよく、同一のサブ目的空間内の目的は異なる難易度係数を有してもよい。それに応じて、例えば、同一のサブ目的空間内の目的に対応する遷移は、異なる優先度を有してもよい。また、例えば、難易度レベルの低いサブ目的空間内の各目的の難易度係数は、難易度レベルの高いサブ目的空間内の全ての目的の難易度係数よりも低くてもよい。それに応じて、例えば、難易度レベルの低いサブ目的空間内の目的に対応する各遷移の優先度は、難易度レベルの高いサブ目的空間内の目的に対応する全ての遷移の優先度よりも低くてもよい。
【００６７】
一例として、物体を持ち上げるように機械アームを訓練する訓練プロセスでは、優先度設定ステップＳ５０５において、遷移に対応する目的（目標）持ち上げ高さに応じて遷移の優先度を設定してもよい。例えば、優先度設定ステップＳ５０５において、遷移の優先度を遷移に対応する目的持ち上げ高さに設定してもよい。例えば、遷移に対応する目的持ち上げ高さが０．０１ｍである場合、優先度設定部３１２は、遷移の優先度を０．０１に設定し、遷移に対応する目的持ち上げ高さが０．０２ｍである場合、優先度設定部３１２は、遷移の優先度を０．０２に設定し、遷移に対応する目的持ち上げ高さが０．０４ｍである場合、優先度設定部３１２は、遷移の優先度を０．０４に設定し、遷移に対応する目的持ち上げ高さが０．０８ｍである場合、優先度設定部３１２は、遷移の優先度を０．０８に設定してもよく、他の場合も同様である。
【００６８】
もう１つの例として、優先度設定ステップＳ５０５において、遷移の時間差分誤差、及び前記遷移に対応する目的の難易度係数に基づいて、遷移の優先度を設定してもよい。例えば、上記の装置の実施例に説明された式（１）に従って、遷移の優先度Ｐを計算してもよい。
【００６９】
実際の要求に応じてλの値を設定してもよい。λが小さいほど、優先度を設定する際に遷移に対応する目的の難易度係数による決定重要度が大きくなることを意味する。λが０の場合、遷移の優先度は、遷移に対応する目的の難易度係数にのみ関連付けられ、λが１の場合、移行の優先度は、遷移の時間差分誤差にのみ関連付けられる。
【００７０】
訓練ステップＳ５０６において、遷移の優先度に基づいて、多目的モデルを訓練するための遷移を選択してもよい。一例として、訓練ステップＳ５０６において、現在の目的空間に関する全ての遷移の優先度に基づいて遷移ｔの優先度分布係数を計算し、遷移ｔの優先度分布係数に基づいて、多目的モデルを訓練するための遷移を選択してもよい。ここで、遷移ｔの優先度分布係数Ｐ（ｔ）が大きいほど、多目的モデルを訓練するために遷移ｔを選択する確率が高くなる。例えば、訓練ステップＳ５０６において、上記の装置の実施例に説明された式（２）に従って、遷移ｔの優先度分布係数Ｐ（ｔ）を計算してもよい。
【００７１】
実際の要求に応じてαの値を設定してもよい。αが大きいほど、多目的モデルを訓練するための遷移を選択する際に優先度により決定重要度が大きくなることを意味する。αが０の場合、訓練ステップＳ５０６において、本開示の上記の実施例に係る訓練方法４００における訓練ステップＳ４０６と同様に、遷移の優先度に関わらず、多目的モデルを訓練するための遷移を選択する。
【００７２】
本開示の本実施例に係る訓練方法は、本開示の上記の実施例に係る訓練方法と同様に、目的空間を設定し、異なる難易度レベルを有する複数のサブ目的空間を取得し、取得された複数のサブ目的空間を難易度レベルに応じて順次処理することで、多目的モデルを訓練するために必要な遷移及び時間を低減させることができるため、訓練効率を向上させることができる。また、本開示の本実施例に係る訓練方法は、より高い難易度係数を有する目的に対応する遷移がより高い優先度を有するように、遷移について優先度を設定し、遷移の優先度に基づいて多目的モデルを訓練するための遷移を選択することで、より高い難易度係数を有する目的に対応する遷移が多目的モデルを訓練するための遷移として選択される可能性がより大きいため、訓練効率をさらに向上させることができる。
【００７３】
なお、以上は本開示の実施例に係る訓練装置及び訓練方法の機能的構成及び動作を説明しているが、該機能的構成及び動作は単なる例示的なものであり、本開示を限定するものではない。当業者は、本開示の原理に従って上記実施例を修正してもよく、例えば各実施例における機能的モジュールを追加、削除又は組み合わせてもよく、これらの修正は本開示の範囲に含まれるものである。
【００７４】
また、ここの装置の実施例は上記方法の実施例に対応するため、装置の実施例に詳細に説明されていない内容は、上記方法実施例の対応説明を参照してもよく、ここでその説明を省略する。
【００７５】
また、本開示は記憶媒体及びプログラムプロダクトをさらに提供する。本開示の実施例に係る記憶媒体及びプログラムプロダクトにおける機器が実行可能な命令は上記方法を実行してもよく、ここで詳細に説明されていない内容は、上記方法の実施例の対応説明を参照してもよく、ここでその説明を省略する。
【００７６】
それに応じて、本開示は、機器が実行可能な命令を含むプログラムプロダクトが記録されている記憶媒体をさらに含む。該記憶媒体は、フロッピーディスク、光ディスク、光磁気ディスク、メモリカード、メモリスティック等を含むが、これらに限定されない。
【００７７】
なお、上記処理及び装置はソフトウェア及び／又はファームウェアにより実現されてもよい。ソフトウェア及び／又はファームウェアにより実施されている場合、記憶媒体又はネットワークから専用のハードウェア構成を有するコンピュータ、例えば図６示されている汎用パーソナルコンピュータ６００に上記方法を実施するためのソフトウェアを構成するプログラムをインストールしてもよく、該コンピュータは各種のプログラムがインストールされている場合は各種の機能などを実行できる。
【００７８】
図６において、中央処理部（ＣＰＵ）６０１は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）６０２に記憶されているプログラム、又は記憶部６０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）６０３にロードされたプログラムにより各種の処理を実行する。ＲＡＭ６０３には、必要に応じて、ＣＰＵ６０１が各種の処理を実行するに必要なデータが記憶されている。
【００７９】
ＣＰＵ６０１、ＲＯＭ６０２、及びＲＡＭ６０３は、バス６０４を介して互いに接続されている。入力／出力インターフェース６０５もバス６０４に接続されている。
【００８０】
入力部６０６（キーボード、マウスなどを含む）、出力部６０７（ディスプレイ、例えばブラウン管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）など、及びスピーカなどを含む）、記憶部６０８（例えばハードディスクなどを含む）、通信部６０９（例えばネットワークのインタフェースカード、例えばＬＡＮカード、モデムなどを含む）は、入力／出力インターフェース６０５に接続されている。通信部６０９は、ネットワーク、例えばインターネットを介して通信処理を実行する。
【００８１】
必要に応じて、ドライバ６１０は、入力／出力インターフェース６０５に接続されてもよい。取り外し可能な媒体６１１は、例えば磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどであり、必要に応じてドライバ６１０にセットアップされて、その中から読みだされたコンピュータプログラムは必要に応じて記憶部６０８にインストールされている。
【００８２】
ソフトウェアにより上記処理を実施する場合、ネットワーク、例えばインターネット、又は記憶媒体、例えば取り外し可能な媒体６１１を介してソフトウェアを構成するプログラムをインストールする。
【００８３】
なお、これらの記憶媒体は、図６に示されている、プログラムを記憶し、機器と分離してユーザへプログラムを提供する取り外し可能な媒体６１１に限定されない。取り外し可能な媒体６１１は、例えば磁気ディスク（フロッピーディスク（登録商標）を含む）、光ディスク（光ディスク−読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、及びデジタル多目的ディスク（ＤＶＤ）を含む）、光磁気ディスク（ミニディスク（ＭＤ）（登録商標））及び半導体メモリを含む。或いは、記憶媒体は、ＲＯＭ６０２、記憶部６０８に含まれるハードディスクなどであってもよく、プログラムを記憶し、それらを含む機器と共にユーザへ提供される。
【００８４】
以上は図面を参照しながら本開示の好ましい実施例を説明しているが、上記実施例及び例は例示的なものであり、制限的なものではない。当業者は、特許請求の範囲の主旨及び範囲内で本開示に対して各種の修正、改良、均等的なものに変更してもよい。これらの修正、改良又は均等的なものに変更することは本開示の保護範囲に含まれるものである。
【００８５】
例えば、上記実施例の１つのユニットに含まれる機能は別々の装置により実現されてもよい。また、上記実施例の複数のユニットにより実現される複数の機能は別々の装置によりそれぞれ実現されてもよい。さらに、以上の機能の１つは複数のユニットにより実現されてもよい。なお、これらの構成は本開示の範囲内のものである。
【００８６】
また、本開示の方法は、明細書に説明された時間的順序で実行するものに限定されず、他の時間的順序で順次、並行、又は独立して実行されてもよい。このため、本明細書に説明された方法の実行順序は、本開示の技術的な範囲を限定するものではない。
【００８７】
また、上述の各実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示するが、これらの付記に限定されない。
（付記１）
目的空間内の目的に基づいて多目的モデルを訓練する訓練装置であって、
前記目的空間を設定し、異なる難易度レベルを有する複数のサブ目的空間を取得する目的空間設定部と、
処理すべきサブ目的空間を現在のサブ目的空間からより高い難易度レベルを有する次のサブ目的空間に変更する目的空間変更部と、
少なくとも現在のサブ目的空間から目的をサンプリング目的として選択し、行動を実行して前記サンプリング目的に関する遷移を取得するサンプリング部と、
前記遷移に基づいて前記多目的モデルを訓練する訓練部と、
現在のサブ目的空間内の目的を達成する成功率を計算し、前記多目的モデルを評価する評価部と、を含み、
前記目的空間変更部は、前記成功率が所定閾値よりも大きい場合、処理すべきサブ目的空間を現在のサブ目的空間からより高い難易度レベルを有する次のサブ目的空間に変更する、訓練装置。
（付記２）
前記目的空間設定部は、前記目的空間を予め分割し、異なる難易度レベルを有する前記複数のサブ目的空間を取得する、付記１に記載の訓練装置。
（付記３）
前記目的空間設定部は、前記成功率が所定閾値よりも大きい場合、達成された目的の分布を計算し、前記目的空間内の前記分布の中心から所定距離に位置する目的を用いて次のサブ目的空間を取得する、付記１に記載の訓練装置。
（付記４）
前記サンプリング部は、処理されたサブ目的空間から目的をサンプリング目的として選択する、付記１乃至３の何れかに記載の訓練装置。
（付記５）
前記サンプリング部は、第１確率及び第２確率で現在のサブ目的空間及び処理されたサブ目的空間から目的をサンプリング目的として選択し、
前記第１確率と前記第２確率の和は１００％である、付記４に記載の訓練装置。
（付記６）
より高い難易度係数を有する目的に対応する遷移がより高い優先度を有するように、前記遷移について優先度を設定する優先度設定部、をさらに含み、
前記訓練部は、前記遷移の優先度に基づいて、前記多目的モデルを訓練するための遷移を選択する、付記１乃至３の何れかに記載の訓練装置。
（付記７）
前記優先度設定部は、前記遷移の時間差分誤差、及び前記遷移に対応する目的の難易度係数に基づいて、前記遷移の優先度を設定する、付記６に記載の訓練装置。
（付記８）
前記優先度設定部は、前記遷移に対応する目的の難易度係数に基づいて、前記遷移の優先度を設定する、付記６に記載の訓練装置。
（付記９）
より高い難易度係数を有する目的に対応する遷移がより高い優先度を有するように、前記遷移について優先度を設定する優先度設定部、をさらに含み、
前記訓練部は、前記遷移の優先度に基づいて、前記多目的モデルを訓練するための遷移を選択する、付記４に記載の訓練装置。
（付記１０）
前記優先度設定部は、前記遷移の時間差分誤差、及び前記遷移に対応する目的の難易度係数に基づいて、前記遷移の優先度を設定する、付記９に記載の訓練装置。
（付記１１）
前記優先度設定部は、前記遷移に対応する目的の難易度係数に基づいて、前記遷移の優先度を設定する、付記９に記載の訓練装置。
（付記１２）
目的空間内の目的に基づいて多目的モデルを訓練する訓練方法であって、
前記目的空間を設定し、異なる難易度レベルを有する複数のサブ目的空間を取得する目的空間設定ステップと、
少なくとも現在のサブ目的空間から目的をサンプリング目的として選択し、行動を実行して前記サンプリング目的に関する遷移を取得するサンプリングステップと、
前記遷移に基づいて前記多目的モデルを訓練する訓練ステップと、
現在のサブ目的空間内の目的を達成する成功率を計算し、前記多目的モデルを評価する評価ステップと、
処理すべきサブ目的空間を現在のサブ目的空間からより高い難易度レベルを有する次のサブ目的空間に変更する目的空間変更ステップと、を含み、
前記目的空間変更ステップにおいて、前記成功率が所定閾値よりも大きい場合、処理すべきサブ目的空間を現在のサブ目的空間からより高い難易度レベルを有する次のサブ目的空間に変更する、訓練方法。
（付記１３）
前記目的空間設定ステップにおいて、前記目的空間を予め分割し、異なる難易度レベルを有する前記複数のサブ目的空間を取得する、付記１２に記載の訓練方法。
（付記１４）
前記目的空間設定ステップにおいて、前記成功率が所定閾値よりも大きい場合、達成された目的の分布を計算し、前記目的空間内の前記分布の中心から所定距離に位置する目的を用いて次のサブ目的空間を取得する、付記１２に記載の訓練方法。
（付記１５）
前記サンプリングステップにおいて、処理されたサブ目的空間から目的をサンプリング目的として選択する、付記１２乃至１４の何れかに記載の訓練方法。
（付記１６）
前記サンプリングステップにおいて、第１確率及び第２確率で現在のサブ目的空間及び処理されたサブ目的空間から目的をサンプリング目的として選択し、
前記第１確率と前記第２確率の和は１００％である、付記１５に記載の訓練方法。
（付記１７）
より高い難易度係数を有する目的に対応する遷移がより高い優先度を有するように、前記遷移について優先度を設定する優先度設定ステップ、をさらに含み、
前記訓練ステップにおいて、前記遷移の優先度に基づいて、前記多目的モデルを訓練するための遷移を選択する、付記１２乃至１４の何れかに記載の訓練方法。
（付記１８）
前記優先度設定ステップにおいて、前記遷移の時間差分誤差、及び前記遷移に対応する目的の難易度係数に基づいて、前記遷移の優先度を設定する、付記１７に記載の訓練方法。
（付記１９）
前記優先度設定ステップにおいて、前記遷移に対応する目的の難易度係数に基づいて、前記遷移の優先度を設定する、付記１７に記載の訓練方法。
（付記２０）
プログラム命令が記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記プログラム命令がコンピュータにより実行される際に、付記１２乃至１９の何れかに記載の訓練方法を実行する、記憶媒体。
【００８８】
以上は本開示の具体的な実施例を説明しているが、上記実施例及び例は例示的なものであり、制限的なものではない。当業者は、特許請求の範囲の主旨及び範囲内で本開示に対して各種の修正、改良、均等的なものに変更してもよい。これらの修正、改良又は均等的なものに変更することは本開示の保護範囲に含まれるものである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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