将神经网络分类器与遗传算法相结合来完成任务，就像生成对抗网络一样？

Question

最近，我阅读了一些有关GAN（通用对抗网络）的材料。我知道GAN使用区分器网络区分预期的输出（假设它是一个图像），并使用生成网络进行训练以生成预期的输出。

我想知道的是，是否可以将神经网络分类器与遗传算法结合起来完成GAN的类似任务？

例如，使用将图像作为输入并输出图像为猫图像的可能性的图像分类器（就像鉴别器网络所做的那样），以及使用图像作为染色体和基因输出的遗传算法。分类器作为其适应度函数。

我们可以使用我上面描述的方法来完成与GAN相似的任务吗？是否有任何类似的研究？