李宏毅GAN学习笔记（一）
GAN生成对抗网络是近几年来最酷的技术，可以做到影像生成。
GAN中的生成器是输入任意一个向量，输出一张图像。输入向量的每个值可能代表着输入图像的某个特征。
GAN不但有生成器，还有一个判别器。输入一张图像，然后对这张图像进行评价这张图像是否真实。
生成器和判别器不断对抗而进化，生成器为了骗过生成器而不断生成更逼真的图像，而判别器也会不断进化使得能够判断出生成器生成的图片。
首先初始化生成器和判别器的参数，用判别器生成一批图像。
然后固定主生成器的参数，训练判别器，要求判别器对于真实的图像给出的分数尽可能高，而对于生成器生成的图像分数尽可能低。
然后固定住判别器的参数，训练生成器，使得生成器输出图像尽可能分数高。