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^h English (en)	Goodfellow et al. proposed a fundamentally different approach: instead of explicitly modeling the data distribution, train a generator network to produce samples that fool a discriminator network trained to tell real from fake. This adversarial formulation avoids the need for explicit density estimation, approximate inference, or Markov chains, requiring only {{Term\|backpropagation}} through both networks.
^h Spanish (es)	Goodfellow et al. propusieron un enfoque fundamentalmente distinto: en lugar de modelar explícitamente la distribución de los datos, entrenar una red generadora para producir muestras que engañen a una red discriminadora entrenada para distinguir lo real de lo falso. Esta formulación adversaria evita la necesidad de estimación explícita de densidad, inferencia aproximada o cadenas de Markov, requiriendo únicamente {{Term\|backpropagation\|retropropagación}} a través de ambas redes.
^h Chinese (zh)	Goodfellow 等人提出了一种根本不同的方法：与其显式地建模数据分布，不如训练一个生成网络来产生能够欺骗判别网络的样本，该判别网络被训练用于区分真实与虚假。这种对抗式表述避免了显式密度估计、近似推断或马尔可夫链的需要，仅需要通过两个网络进行 {{Term\|backpropagation\|反向传播}}。