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Estimation en ligne de l'inverse de la Hessienne pour l'optimisation stochastique avec application aux algorithmes de Newton stochastiques universels
1 : Laboratoire de Mathématiques de lÍNSA de Rouen Normandie
Institut national des sciences appliquées Rouen Normandie
On propose un algorithme stochastique du second-ordre (de type Newton)
pour estimer le minimiseur d'une fonction convexe écrite comme une espérance.
Nous introduisons une technique d'estimation récursive directe pour la matrice inverse de la Hessienne en utilisant une procédure de Robbins-Monro.
Cette approche permet de réduire la complexité computationnelle. Surtout, elle permet de développer des méthodes de Newton stochastiques universelles et tout en assurant l'efficacité asymptotique des estimateurs obtenus.
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