Keras搭建简单GAN生成MNIST手写体入门

1 环境搭建

python 环境：Python 3.6.13 

安装包：

tensorflow             1.13.2

Keras                  2.1.5

生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。

在GAN模型中，一般存在两个模块：
分别是生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）；二者的互相博弈与学习将会产生相当好的输出。

原始 GAN 理论中，并不要求生成模型和判别模型都是神经网络，只需要是能拟合相应生成和判别的函数即可。但实用中一般均使用深度神经网络作为生成模型和判别模型 。

一个优秀的GAN应用需要有良好的训练方法，否则可能由于神经网络模型的自由性而导致输出不理想。

其实简单来讲，一般情况下，GAN就是创建两个神经网络，一个是生成模型，一个是判别模型。

生成模型的输入是一行正态分布随机数，