潼关新闻

有54000人摸了摸丽贝米的钱包,其中大多数是媒体等大V代言的。新浪财经网

    原名:罗振宇将54000人推入深渊165天。来源:锌鳞。2018年对P2P行业来说注定是一个令人不安的一年。从年中开始,或平台运行,或延期付款,也有主动识别,主动处理,宣布“良性退出”的P2P平台。其中,北美钱包案是涉及上海徐汇区投资损失金额最大、人数最多的案件。锌校准记者与Beime钱包案件的受害者沟通,并感受到他们165天的权利恢复。信任引发的危机:罗振宇,“罗纪思想”的发言人,也被粉丝称为“罗庞”。2017年3月8日之前的每个周一到周五,罗振宇都会在50分钟的“罗纪思维”节目中见到你。陈琪(化名)是罗振宇的忠实粉丝。业余时间看《罗纪思想》已经成为他的习惯。然而,2015年的一个常规节目给罗振宇的许多粉丝带来了灾难。在项目中,罗振宇推荐了一个名为“Beime钱包”的财务管理软件,并亲自代言,说他已经投资了很多钱。后来,罗继志的官方微博也发布了一条信息:“你好,你是刚毕业的年轻人,挣的钱足够自己吃喝吗?”在将来致富之前,你有没有问过自己我会挣多少钱?如果没有,没关系。田野里的一个朋友来了。财务管理容易,会计核算及时。更不用说了,我先去赚钱了。内容非常具有挑衅性,@Bemi Wallet的官方微博附带了一个下载链接。陈琦对罗振宇充满信心,突然在北美的钱包里投资了190万元。起初,一切正常,陈琦还连续提取了20万元的本息。他想,“跟随罗振宇的投资应该是合理的。”但是转折点发生在今年7月12日。那天,一些人发现7月12日提前撤军已经晚了,而且可能在过去两个小时左右到达。出乎意料的是,第二天,关于北京钱包P2P业务良性退出的通知让陈琦从头到尾都很酷。公告提到,由于种种原因,Beime Wallet需要暂停在线贷款业务,即当前投资的体现。同时,所有还款都将实现良性退出。当全部还款完成后,将重新启动网上贷款业务,严格控制产品本身的流动性设计。尽管公告不断向用户灌输北美的钱包应对困难的正面形象,但从那时起,陈琦就感受到了危机。25个月的复苏才刚刚开始。从雷暴开始到现在的五个月,已经过去了165天。在此期间,像陈琦这样的54000人没有花一晚上的时间来辗转反侧。他们去过北京,这次旅行的结果是“这件事需要移交给上海”。我又去了上海,最后只能静静地等待结果。我们找到了邮局、公安部和最高检查局。我们还直接发现了涉嫌从北美的钱包中转移资金以赢得三脚架教育的上市公司。随着时间的推移,陈琦不相信北美的钱包会自动还钱。姚昆杰和崔伟,北京钱包的创始人,也被定义为“老赖”。在与记者的谈话中,他无法控制自己的情绪。他们现在甚至不认识我们,他们提前离婚,用我们的钱变聪明。他们没有比像无头苍蝇一样四处奔跑等待更好的方法了。随后,11月20日,上海市徐汇区警方公布了关于北门钱包平台调查的简报。此时,所有北梅钱包投资者都清楚地明白,北梅钱包的法定代表崔伟,已经依法被徐汇区人民检察院逮捕。同时,警方还依法对其他四名犯罪嫌疑人采取了刑事强制措施。警方已冻结了上海北涛金融信息服务有限公司17个银行账户及涉案人员,并初步追回涉案资金5亿元以上。也就是说,在宣布之后,无数像陈琦这样的人开始走上收债的长路。3“罗振宇,请站起来。”记者在一组名为“北梅围泉集中营”的缩微字母中看到,北梅钱包的出借者从不同渠道接触,不论投资金额,不论城市、工作和年龄,他们都有一个共同的名字——北梅硬友。根据记者的调查,贝米的朋友自发组织了一次调查。结果表明,选择贝米钱包的主要原因有五个。罗杰认为罗振宇的平台广告占据了第一位,第二位是身边朋友的推荐,第三位是北美的100%保本保利宣传,第四位是金融作家吴晓波的广告,最后一位是“新网银存款”的虚假宣传。此外,还有来自同一城市的著名主持人李静和姚金波的促销活动,麦芽,乐活至上,我是刘主任和其他公名,还有震旦大楼里贝姆钱包的LED广告和向复旦大学捐款的促销广告。就文体而言,自我媒体作家通常有自己的粉丝群,他们会重新强调、解释和排挤。最早的投资方式是更稳健的定期存款红利。后来,我们加入了类似于网上商店的产品实验室,我们将推出许多合作产品,这些产品被分成不同的存放槽并获得不同的物理对象。例如,如果你参加活动以获得洗碗机、移动电话和其他产品,并存入数万到数十万,你将有一个比正常存款利率低得多的利率,但结果是你可以得到一个实物。一般从存款起至少三个月,时间越短,支付存款的需要越高。据记者了解,罗振宇和北美的钱包共同推出了“致富现在和未来”的书盒。当时,当罗杰认为完成B轮融资时,总共推出了850套。同日,400多人参加了此次活动,并投资于北海平台。此外,吴晓波还和贝米钱包一起工作。净充值20000元的用户可以在线联系客户服务,购买北美钱包X吴晓波频道2016新年版吴酒套装,限量800瓶,每人1瓶。最早稳健的财务管理是7天周期,但后来被这个产品取消了,这导致大多数人被困在长期定期存款中。如果在短期内,我们都是成批滚动,至少80%的包裹将被展开!我们怎么能给这个平台上的法人这么多机会来吃光我们的贷款呢!”贷款人姜明(化名)告诉记者,到目前为止,他还有一百多万美元的资金没有收回。对他们来说,不仅仅是Beime的钱包有罪,还有过去给Beime钱包带来大量宣传和赞同的大V和自我媒体。”我联系了罗杰三四次,每次我都只说一句话,就把它变成了机器客户服务。后来,有人终于回应了,但他们说:“除了表示遗憾,他们无能为力。”一位难缠的朋友告诉记者,“对于这样一个大V,不负责任地利用自己的影响力盲目地做广告,表示强烈谴责。”同时,曾经为贝米做广告并拉动促销团的自助媒体也失声了。首先删除所有相关文章,然后拒绝回复,好像什么都没发生一样。4。在与贝米钱包有关的网络聊天群组中,除了“朋友”之外,还有一群人叫“朋友”。他们是两个不同的群体。前者认为贝米的钱包被暴风雨袭击了,而且没有付钱。所有的结果都需要警察通知。后者认为,北美的钱包只是一个良性的出口,当到期时可以收回本金和利息。从今年7月Bemi Wallet的官方Wechat发布的公告来看,以下所有评论都是支持的。他们仍然期待着姚昆洁和北美的钱包。他们相信,只要他们度过这场危机,他们就会有更美好的未来。他们中的许多人提到,整个家庭和一个大家庭的钱都在北美的钱包里,不能承担任何风险,但如果这次能够安全地兑现,未来的投资计划仍将被投资。我们不能确定里面是否装满了水手,但据记者说,有些人相信贝米的钱包。他们中的大多数是姚昆杰和崔伟的校友和商业伙伴,但有些人说“他们都是按时下车的,具体的原因和方式不容易说。”这个内容成了官方网站Bemi钱包Wechat的最后一条信息,之后它的官方网站更新了七条信息,其中还包括退钱、休假等等。赵元(化名)在北美的钱包里损失了数千元,属于中立派。他告诉记者:“事实上,这两组并不特别矛盾。警方办理完法律手续后,法庭的最终裁决是,这笔钱必须还清,但存在多少问题。除刑事责任外,被没收的部分还需通过民事诉讼取得。赵垣原本是网络金融业的专家,他总是知道如何尝试相关的金融产品。他认为,贝米钱包之所以走到这一步有多方面的原因。首先,它有自己的问题,但是消化历史上的不规则需要时间,但是由于政策的压力,它突然崩溃了。当他第一次投资时,他知道Beime的钱包是用来为金融家做股票保证金业务的,并且还与证券公司建立联系,采取强制清算和投资多样化的措施。基于他自己对行业的理解,赵元评估了风险。但是随着监管变得更加严格,在业务停止后问题开始出现。虽然三个不同态度的群体有不同的看法,但对创始人崔伟和借用公司英顶教育王海涛的怀疑是一样的。赵元对记者说:“暴风雨过后,我还了解到,崔伟和一些上市公司进行了债务融资,但风险控制手段相对薄弱,如没有股权抵押,导致大量资金回收出现问题。它可能以前就做过,并且一直被消化,但是数额太大,而且流动资金无序。5。高利率是有预谋的。事实上,记者从其他银行获悉,贝姆钱包7月12日还推出了限时红包、加息等活动,年回报率高达12.5%。这些活动并不正常,我们后来才意识到,这是利用高息贝姆钱包来吸收资金的特殊用途,显然存在问题。他们还有很多关于贝米钱包里的雷暴的问题。首先,Beime的钱包在官方网站上向员工承诺,他们对处理这个问题很认真,但另一方面,在放款人出其不意地访问期间,发现公司不断搬迁,只有三名员工。这三名员工一直在玩手机,没有人做过任何与收债有关的事情。第二,通过三方会谈,我们发现贝米钱包里没有发现雷雨的逻辑。而且贷款人的本金缺口大约4亿元,而且这个基金目前处于谁的口袋里还有很多可能性。陈琦在接受记者采访时说,贝米钱包的创始人在暴风雨前离婚,涉嫌转移资产。但记者获悉,负责此案的警方在认证微博中说:“目前,对现金端的审计工作正在集约发展,没有利用非法筹集的资金购买房产,更不用说转让了。”另一方面,王海涛,温鼎教育的创始人,被称为“AI”。“教育独角兽”也是当前矛盾的焦点。据信用委员会成员透露,王海涛欠北梅2.1亿元钱包。虽然他否认,但信贷委员会有强有力的证据证明他拖欠债务。此外,像温鼎教育一样,有很多公司欠北美的钱,而且大部分都是上市公司。对于今后的进展,锌校准将继续跟进。免责声明:由媒体合成的内容来自媒体,版权属于原作者。请联系原作者并获得复制许可。本文的观点仅代表作者本人,而非新浪的立场。如果内容涉及投资建议,仅供参考,不作为投资的依据。投资是有风险的,所以我们进入市场时需要谨慎。责任编辑:张银文

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深度强化学习中的好奇心

    蜜钱_社区资讯网本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是《深层强化中的好奇心》。

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是:

   &nbs广兴镇_电子烟资讯网p;深度强化学习的好奇心

    作者|迈克尔克莱尔

    翻译|缩写2018

    校对|酱梨涂饰|菠萝女孩

    链接到原始文本:

    Http://towardsdata..com/holio.-in-.-.ment-.-.-.-network-.llation-747b322e2403

    深度强化学习中的好奇心

    早期密集学习的困难任务之一,Montezuma的复仇,在探索随机网络蒸馏方面取得了重大突破(来源:Parker兄弟博客)。

    Atari游戏是深层强化学习(RL)算法的一个流行的基准任务。Atari很好地平衡了简单性和复杂性:一些游戏(如Pong)是如此简单,以至于它们可以通过基本算法(如一般策略梯度长春市朝阳实验小学_电子认证网)来解决,而其他游戏则足够复杂以至于可以击败甚至最先进的算法。

    在最简单和最复杂的游戏之间的一系列有用的任务已经成为许多深入加强学习研究论文的核心。

    来自OpenAI博客。

    前者“未解决”的阿塔里游戏,蒙提祖马的复仇,最近已经解决了一个算法(在某种程度上),可以在得分上超过人类表现。研究人员可以鼓励代理人在1级探索不同的房间,这是赢得游戏积分的好方法。

    通过好奇心探索

    人类在玩冒险游戏时有一种内在的探索欲望,比如蒙提祖玛的复仇。游戏设计者构建这样的游戏来鼓励这种行为,通常需要玩家在继续游戏之前进行探索。这就是为什么冒险游戏很有趣。(问任何喜欢玩天空游戏的人。)

    像Montezuma的《复仇》或《天空》这样的冒险游戏充分利用了玩家探索的自然欲望,使得探索成为游戏任务的关键部分。

    深度强化学习算法执行“探索”的典型方法是通过随机策略:从神经网络提供的动作似然分布中随机采样动作。因此,特别是在早期阶段(当策略没有时间收敛时),它是随机行动的明显选择。

    这种方法在某些情况下是有效的。例如,Pong的解决方案是随机旋转桨并观察结果。幸运的是,球偏转可以启动优化。

  联考成绩_吕方郑裕玲网  在像蒙特祖马的复仇游戏中,这种方法是不可行的。想象一下,从游戏的开始,化身随机地左右移动,随机地跳跃。结果,化身掉进熔岩中或直接进入敌人而没有获得点数。没有积分或奖励,算法无法得到优化的信号。

    那你会随便甩一甩吗?祝你好运。

    好奇

    重点放在寻找更好的探索方法上。基于好奇心的探索可以看作是激发人类玩家好奇心的一种尝试。

    但是,我们如何创建一个好奇的代理呢?

    有很多方法可以实现这个想法。其中之一,甚至使用下一个状态预测,由于其简单性和可伸缩性而很有趣。

    其基本思想是同时培养独立的预测模型和策略模型。预测模型输入所观测到的当前状态和所选择的动作,并对下一次观测进行预测。

    为了探索足够的轨迹,我们假设损失很小(因为我们通过监督学习不断开发预测模型);对于探索不足的轨迹,我们假设损失很大。

    那么,我们能做的就是创建一个新的奖励函数(称为“内在奖励”),它提供与预测模型的损失成比例的奖励。因此,当探索新的轨迹时,代理接收到强烈的奖励信号。

    (a)一级学习探索(b)二级快速探索

    使用马里奥模拟器任务(来源)中的下一个预测,学习探索从第一级的好奇心转移到第二级的快速探索。

    这项技术在超级马里奥模拟器中产生了一些令人鼓舞的结果。

    拖延症代理人:电视问题

    这项技术并不完美。一个已知的问题是代理被环境中的随机或噪声元素所吸引。这种时钟情况有时被称为“白噪声”问题或“电视问题”;也称为“拖延”。

    为了证明这种效果,设想一个代理人通过观察他所看到的像素来学习在迷宫中导航。

    下一状态预测引起代理人学习成功导航迷宫的好奇心。

    代理人很好地完成了任务;他开始寻找迷宫中未被探索的部分,因为他有能力在探险丰富的地区做出好的预测(或者换句话说,他不能在未开发地区做出好的预测)。

    现在在迷宫的墙上放一个“电视”,快速连续地显示随机选择的图像。由于图像的随机来源,代理不能准确预测接下来会出现什么图像。该预测模型将产生高损耗,从而为代理商提供高“内在”回报。最终的结果是,特工们倾向于停止看电视,而不是继续探索迷宫。

    在环境(源)中,当代理人面对电视或随机噪声源时,下一个状态预测引起代理人的好奇心,最终导致“拖延”。

    为了避免延误,采用随机网络蒸馏。

    OpenAI的一些优秀人员最近发表了一篇论文,提出了噪声电视问题的解决方案,探讨了随机网络蒸馏(RND)。

    这里的新思想是将类似的技术应用到下一个状态预测方法,但是消除对先前状态的依赖。

    下一状态预测相对于RND(源)的概述。

 太阳的话 艾青_女娄菜网   RND并不预测下一个状态,而是观察下一个状态并试图预测下一个状态。这是一个非常微不足道的预测,不是吗?

    RND随机网络的目的是采用这种小的预测任务,并将其转化为硬预测任务。

    使用随机网络

    这是一个聪明但违反直觉的解决方案。

    其思想是我们使用随机初始化神经网络将观测值映射到潜在的观测向量。函数本身的输出并不重要;重要的是,我们有一些未知的确定性函数(随机初始化的神经网络),以某种方式转换观测值。

    因此,我们的预测模型的任务不是预测下一个状态,而是预测给定观测状态的未知随机模型的输出。我们训练该模型使用随机网络输出标签。

    当代理处于熟悉的状态时,预测模型应该能够很好地预测随机网络的期望输出。当智能体对状态不熟悉时,预测模型会对随机网络的输出做出较差的预测。

    通过这种方式,我们可以定义一个内在的奖励函数,它再次与预测模型的损失成比例。

    内部报酬计算的概念概述。只使用下一个观察状态。

    这可以解释为“新奇性检测”方案,其中当进行新的观测或不熟悉的观测时,预测模型具有较高的计算损失。

    作者使用MNIST作为这个概念的证明。在本实验中,他们通过随机初始化神经网络提供MNIST样字符。然后,在给定的输入条件下,它们训练并行网络来预测随机网络的输入。如预期,当目标类的训练样本数量增加时,它们将看到目标类被并行网络丢失。

    数据2:MNIST上的新奇性检测:预测器网络模拟随机初始化的目标网络。训练数据包括不同比例的图像和目标类别与“0”类别。每个曲线都表示MSE测试显示的目标类的训练用例的数量(对数)。

    论文对MNIST概念进行了验证。

    这样,当代理看到随机噪声源时,它不会被卡住。它不需要试图预测屏幕上下一个不可预测的帧,只需要知道这些帧是如何通过随机网络转换的。

    探寻蒙太祖玛的复仇

    由于解决方法不佳,以往的状态预测的好奇机制并不能解决蒙台梭玛的复仇问题,但RND似乎已经克服了这些问题。

    好奇心驱使的代理人探索房间,学习收集钥匙,这样他们就可以打开新房间。

    尽管取得了这样的成功,但是代理仅“偶尔”通过了一级。这是因为通过最后一道门来完成检查点,需要严格管理密钥的使用。需要内部状态模型(如LSTM)来克服这一障碍。

    因此,虽然RND已经允许代理人在得分上超过一般人的表现,但是在掌握游戏之前还有很长的路要走。

    这是关于深度强化学习算法的实验的一系列文章的一部分。查看本系列以前的一些帖子:

    理解演进的战略梯度。

    感谢卢多维奇本尼斯坦特。

    要继续查看本文的链接和参考资料吗?

    长时间点击链接打开或点击底部[好奇心在深度强化学习]:

    Http://ai.yanxishe.com/page/Te超视力_17u.cn网xt./1363

    AI协会每天更新精彩内容,观看更多精彩内容:雷锋网、雷锋网和雷锋网。

    五大CNN架构

    深度强化学习中的好奇心

    使用Pytorch进行深度学习(第一部分)手柄:使用PyTorch实现图像分类器(第二部分)

    等待您翻译:

    如何为初学者聚类混沌数据以使用Keras进行迁移学习增强学习:对于情绪行为系统,如果你想学习数据科学,这七个资源不能错过

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