本文介紹如何利用 PyTorch 和 CUDA，建立多變數類神經網路模型。特別的，文章以「Himmelblau function」為例，探討資料正規化及訓練資料型態轉換的過程，並說明如何在 GPU 上訓練類神經網路。分析訓練誤差值及模型的收斂情況，希望幫助讀者深入理解多變數類神經網路的應用與挑戰。

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作者從國內主要的半導體公司退休，重回校園唸書；開始第三人生。分享退休投資規劃、科技產業經驗以及校園學習點滴。