Métodos de gradiente proyectado para optimización suave no convexa y estocástica: nuevas complejidades y tamaños de paso auto-condicionados
Explora el gradiente proyectado en optimización estocástica no convexa: complejidades y pasos auto-condicionados para mejorar la convergencia y eficiencia algorítmica.