Difusión geométrica de Fisher en el descenso de gradiente estocástico: tasas óptimas, complejidad del oráculo y límites teóricos de la información
Optimización de las tasas en la técnica de descenso de gradiente estocástico para mejorar la eficiencia y convergencia de algoritmos de aprendizaje automático.