Resumen del Proyecto
Análisis teórico y exposición sobre las garantías de convergencia de los algoritmos de Descenso de Gradiente con Ruido (NGD), utilizados en machine learning para la minimización de funciones de pérdida.
Aspectos Teóricos Abordados
- Geometría de la información y métrica de Fisher
- Garantías de convergencia para NGD
- Comparación con métodos de gradiente estándar
- Análisis de tasa de convergencia
- Condiciones de optimalidad
Aplicaciones en ML
- Entrenamiento de redes neuronales
- Modelos gráficos probabilísticos
- Algoritmos de mezcla de expertos
- Procesamiento de lenguaje natural
- Visón por computadora
Contribuciones
- Exposición pedagógica de conceptos avanzados
- Análisis comparativo de métodos de optimización
- Implementación de ejemplos numéricos
- Discusión de limitaciones y ventajas prácticas