Day 16: GAN生成對抗網絡專項 - 從博弈論到藝術創作的完整之旅
?? 學習目標: 深度掌握生成對抗網絡理論與實踐，從博弈論基礎到風格遷移應用的完整技術棧
? 學習時長: 6小時深度學習 (理論3小時 + 實踐3小時)
?? 技術棧: PyTorch + 數學推導 + 經典架構 + 實戰應用
?? 核心價值: 掌握AI生成藝術的底層原理，構建從噪聲到現實的創造能力
?? 開篇：AI藝術革命的技術內核
為什么GAN是AI創造力的突破？
傳統生成方法的困境：
- VAE局限性：生成圖像模糊，缺乏細節真實感
- 自回歸模型：計算復雜度高，生成速度慢
- 規則方法：無法捕捉數據的復雜分布
GAN的革命性突破：
- 對抗訓練機制：通過博弈達到納什均衡
- 無監督學習能力：從數據中自動學習生成規律
- 高質量生成效果
