该研究提出了一种高效的在线近似贝叶斯推断算法，用于估计非线性函数的参数。该方法通过低秩加对角线分解实现线性成本与模型参数数量的关系。与基于随机变分推断的方法相比，该方法是完全确定性的，无需步长调整。实验表明，该方法学习速度更快，样本利用更高效，更快适应变化的分布，并在上下文强化学习算法中更快地积累奖励。