Day 16: GAN生成对抗网络专项 - 从博弈论到艺术创作的完整之旅
🎯 学习目标: 深度掌握生成对抗网络理论与实践，从博弈论基础到风格迁移应用的完整技术栈
⏰ 学习时长: 6小时深度学习 (理论3小时 + 实践3小时)
🔧 技术栈: PyTorch + 数学推导 + 经典架构 + 实战应用
💡 核心价值: 掌握AI生成艺术的底层原理，构建从噪声到现实的创造能力
🎭 开篇：AI艺术革命的技术内核
为什么GAN是AI创造力的突破？
传统生成方法的困境：
- VAE局限性：生成图像模糊，缺乏细节真实感
- 自回归模型：计算复杂度高，生成速度慢
- 规则方法：无法捕捉数据的复杂分布
GAN的革命性突破：
- 对抗训练机制：通过博弈达到纳什均衡
- 无监督学习能力：从数据中自动学习生成规律
- 高质量生成效果
