GAN出现之前VAE的做法：
GAN
Discriminator训练需要Realistic Negative Examples来进行训练，训练是一个迭代过程（通过对argmaxD(X）进行generation，然后输出后重新丢回去当negative examples）：
用图像表示的话过程是这样的（学习的时候会有认为那些没有example的部分分数高（找弱点
），那么就生成那部分分数高的又不是real的来作为negative example）：
这按理说Discriminator就可以自己生成图了，但实际上对argmaxD(X）进行Generation是比较复杂的过程（线性假设限制，非线性解不出），所以可以用Generator代替：
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