gan first draft

[wangyang59]

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[wangyang59]

@luotao1 @Zrachel Thanks a lot for your comments! I have modified my chapter according to your suggestions. Please have a look again. Happy New Year:)

[luotao1]

作为教程来说，是要让学生通过这篇教程，知道GAN的前世今生、原理、配置。而不用再去参考文献中重新阅读一遍，所以文章还要大改。

我自己对图像生成的历史也不是十分清楚

需要您再去稍微调研和查阅下文献；

我用ppt自己画了一个比较糙的gan的结构图

作为教程来说，图非常重要，建议可以拿论文或者公开ppt中的图，后面会有设计师帮我们修改。现在的图太简单了。

三个网络都是由简单的fc_layer, conv_layer, bn_layer组成。我在下面的代码中注释了结构在函数generator和函数dicsriminator里面定义了。读了前面章节的读者应该会比较容易看懂，所以我想就不在这里重复了，而且gan_conf.py和gan_conf_image.py中的结构还不一样，如果都写的话可能篇幅会过长。

代码必须要贴出来再解释，有两个原因：1）notebook需要贴全部的配置代码 2）我们的目标人群是完全不懂深度学习的学生，所以一定要尽可能的详细，不贴出来还是配不出来模型呀。

[luotao1]

可以参考这个blog的相关内容：生成式模型，原始GAN，条件GAN

[luotao1]

图片要统一放在image目录下

[wangyang59]

@luotao1 @Zrachel 谢谢你们花时间review和提的建议～ 我之前确实对于整本书的指导思想领会不够，所以很多地方写的不够符合要求。

在@wangkuiyi 的帮助下以及提供的Ian Goodfellow的tutorial参考资料下，我努力完善了introduction部分对于生成模型的历史发展过程，以及GAN和它们相比较的优点。加入了一幅CIFAR图片的效果比较。 我还找了Goodfellow的tutorial里面画的更好看的一幅gan原理示意图，补充了configuration的code。

由于不确定还会不会大改，我暂时还没有完善参考文献，打算差不多定下来后在补全。

[luotao1]

1. 请先严格按照中文教程撰写统一标准，重新组织下本文的目录结构。另外，目前的总结那节太少了，请再补充一点。
2. 可参考 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5NTIxNTg0OA==&mid=2247485120&idx=1&sn=ae26cf65a2b682e0186150603534cec5 再丰富和完善一下。

[wangkuiyi]

我建议 @wangyang59 是不是按照 @luotao1 的第一个建议，规范一下目录结构，我们就先merge这个PR。内容的修改我估计是一个精益求精的过程，可以随后再发PR修改？

[wangkuiyi]

另外，conditional GAN 是不是应该分出来单做一章？我理解一个notebook里只能放一个示范程序，或者放一个示范程序比较易于读者参考的修改吧？

[wangyang59]

@luotao1 @Zrachel @wangkuiyi 我打算在总结那章里面加入一些gan的变种的介绍（比如conditional gan)，你们看可以吗？

[luotao1]

如果这部分介绍多的话，可以放在模型概览里，单独弄一个小节：GAN变种。如果这部分只是一带而过的话，可以放在总结里。

[wangyang59]

@luotao1 @Zrachel 我按照你们提的意见又大改了一次，我能想起来的你们的要求都尽量改了。 目前还有两个已知问题没改：

1. 现在还是gan_conf.py 和 gan_conf_image.py两个文件，我想因为是分别定义不同的模型，就还是把它们分开了。
2. 参考文献还没有完善，我想等到最后定稿后再完成

辛苦你们再review一次

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