LDData / mpmc /dim_2.nsamples_110.nbatch_1.LfL2ctr.b_1.txt
Sou-Cheng's picture
Upload folder using huggingface_hub
2b3e7f3 verified
# MPMC pretrained pointset
# Contains following parameters (refer to QMCPy's MPMC documentation for more details):
# 'loss_fn': L2ctr
# 'lr': 0.001
# 'nlayers': 3
# 'weight_decay': 1e-06
# 'nhid': 32
# 'nbatch': 1
# 'epochs': 200000
# 'start_reduce': 100000
# 'radius': 0.35
# 'weights': None
# 'n_projections': 15
2 #d, the number of dimensions
110 #n, the number of points
5.601301789283752441e-01 1.925570070743560791e-01
3.604072034358978271e-01 3.825042843818664551e-01
1.424521207809448242e-01 3.038368560373783112e-02
8.361393213272094727e-01 2.326480597257614136e-01
4.013105034828186035e-01 3.225573003292083740e-01
4.380012154579162598e-01 4.182060956954956055e-01
5.145365595817565918e-01 6.219967603683471680e-01
4.772023260593414307e-01 2.318598628044128418e-01
5.000048279762268066e-01 5.357180833816528320e-01
2.000213414430618286e-01 6.790280938148498535e-01
8.713645339012145996e-01 6.983425617218017578e-01
8.622240424156188965e-01 6.380381435155868530e-02
8.500449359416961670e-02 3.417920470237731934e-01
6.410200595855712891e-01 2.509784698486328125e-01
4.204354882240295410e-01 1.593150049448013306e-01
3.413448929786682129e-01 1.414841860532760620e-01
6.937379837036132812e-01 1.166756674647331238e-01
8.903878927230834961e-01 1.796330660581588745e-01
5.558484196662902832e-01 9.332878589630126953e-01
5.899172425270080566e-01 5.304645895957946777e-01
9.645802378654479980e-01 2.691962420940399170e-01
1.618171036243438721e-01 3.064620792865753174e-01
9.086465835571289062e-01 9.474111795425415039e-01
9.167159199714660645e-01 1.375501751899719238e-01
9.284479618072509766e-01 3.877210319042205811e-01
6.666514873504638672e-01 7.164530158042907715e-01
6.478831171989440918e-01 9.893509745597839355e-01
5.308220386505126953e-01 8.021401762962341309e-01
5.272700190544128418e-01 1.018049493432044983e-01
3.467310220003128052e-02 1.232869252562522888e-01
9.636569619178771973e-01 7.444402575492858887e-01
6.830160319805145264e-02 7.941231131553649902e-02
4.063968062400817871e-01 7.468869686126708984e-01
2.700909078121185303e-01 2.165687978267669678e-01
7.127487659454345703e-01 4.794702529907226562e-01
9.845851063728332520e-01 9.001737833023071289e-02
9.453095793724060059e-01 3.254419565200805664e-01
1.374517232179641724e-01 6.008147597312927246e-01
8.222284317016601562e-01 4.168989956378936768e-01
7.535631656646728516e-01 8.955464959144592285e-01
1.832489371299743652e-01 2.662045061588287354e-01
3.257154226303100586e-01 6.589197516441345215e-01
7.432604581117630005e-02 7.602646350860595703e-01
8.526153564453125000e-01 9.742696881294250488e-01
4.514442980289459229e-01 6.913528442382812500e-01
6.622681617736816406e-01 1.582970619201660156e-01
5.399339273571968079e-02 8.787652850151062012e-01
2.826916277408599854e-01 7.315337061882019043e-01
1.643949188292026520e-02 9.478223919868469238e-01
6.053662896156311035e-01 8.785890340805053711e-01
3.788579106330871582e-01 9.300813078880310059e-02
8.912217020988464355e-01 6.367909908294677734e-01
8.770534992218017578e-01 4.584820568561553955e-01
1.797873228788375854e-01 8.474207520484924316e-01
4.287148118019104004e-01 8.654332160949707031e-01
1.959928721189498901e-01 4.774352908134460449e-01
7.662082910537719727e-01 2.083564251661300659e-01
6.990108489990234375e-01 7.914509773254394531e-01
4.873564839363098145e-01 5.659371018409729004e-01
9.865303039550781250e-01 8.155899047851562500e-01
2.336937189102172852e-01 5.563934445381164551e-01
2.945567965507507324e-01 1.151407510042190552e-02
4.995345771312713623e-01 1.522491127252578735e-01
5.432013869285583496e-01 4.018775820732116699e-01
1.080091819167137146e-01 1.713591217994689941e-01
5.824179649353027344e-01 3.090780079364776611e-01
6.236065626144409180e-01 6.538081169128417969e-01
3.600299954414367676e-01 5.133454799652099609e-01
2.525526285171508789e-01 8.253499865531921387e-01
2.329014688730239868e-01 1.932778358459472656e-01
1.243330538272857666e-01 4.007301032543182373e-01
4.712209701538085938e-01 8.966661691665649414e-01
3.055754899978637695e-01 9.661402106285095215e-01
7.702149748802185059e-01 5.120857954025268555e-01
3.208220303058624268e-01 2.851884067058563232e-01
7.817322611808776855e-01 7.697005867958068848e-01
6.039091348648071289e-01 5.029845982789993286e-02
7.397215962409973145e-01 5.689559578895568848e-01
5.108347535133361816e-01 4.873199760913848877e-01
1.202544644474983215e-01 7.900686860084533691e-01
7.258378863334655762e-01 3.492021933197975159e-02
2.207867801189422607e-01 9.872450232505798340e-01
9.337505102157592773e-01 8.630660176277160645e-01
7.436311244964599609e-01 2.946929633617401123e-01
3.045634031295776367e-01 4.545780122280120850e-01
8.382498621940612793e-01 5.455586910247802734e-01
2.692886888980865479e-01 5.802866220474243164e-01
8.186705112457275391e-01 9.164314270019531250e-01
6.837994456291198730e-01 6.118663549423217773e-01
4.887869060039520264e-01 4.878015518188476562e-01
1.034875586628913879e-01 5.317039489746093750e-01
1.518097072839736938e-01 9.096204638481140137e-01
2.083881050348281860e-01 5.655804648995399475e-02
8.054491877555847168e-01 1.312200073152780533e-02
9.498839974403381348e-01 5.915423631668090820e-01
3.893175423145294189e-01 6.154054999351501465e-01
1.242186129093170166e-02 2.413973808288574219e-01
4.541215002536773682e-01 1.045662239193916321e-01
7.854726910591125488e-01 3.619640767574310303e-01
5.781674981117248535e-01 7.318762540817260742e-01
4.862251132726669312e-02 4.342117905616760254e-01
6.249081492424011230e-01 3.470578193664550781e-01
7.998999357223510742e-01 6.726511716842651367e-01
3.451596200466156006e-01 8.060286045074462891e-01
6.802935004234313965e-01 4.355819523334503174e-01
9.540031105279922485e-02 7.071142792701721191e-01
7.222838401794433594e-01 8.391090631484985352e-01
3.139581903815269470e-02 6.375028491020202637e-01
2.491537779569625854e-01 3.650280535221099854e-01
3.720106482505798340e-01 9.270560145378112793e-01