问题: 希望从训练样本分布中采样新数据，但这个分布不仅维度高而且还很复杂，难以直接实现。
    解决方案: 对一个简单的分布采样，比如均匀分布;然后，学习一种映射将其变换到训练样本分布

    输入：随机噪声
    输出：采样自训练样本分布的图像

    生成网络: 期望能够产生尽量真实的图片，进而骗过判别器
    判别网络: 期望能够准确的区分真假图片

    image.png
    image.png
    image.png