Какие преимущества и недостатки имеет метод Bayesian Tensor Decomposition для оценки каналов?

Некоторые преимущества метода Bayesian Tensor Decomposition для оценки каналов:

• Возможность адаптации к новой информации в реальном времени. journals.plos.org
• Прогнозирование поведения параметров с учётом вероятностной интерпретации и оценки неопределённости предсказаний. journals.plos.org
• Совместная оценка параметров канала и помех в частотно-временной области. www.researchgate.net
• Низкая вычислительная сложность. www.researchgate.net Метод не требует случайной инициализации и итерационных операций. www.researchgate.net

Некоторые недостатки метода Bayesian Tensor Decomposition:

• Невозможность работы с динамическими данными. www-old.cs.utah.edu Метод не подходит для обработки данных, которые поступают в реальном времени. www-old.cs.utah.edu
• Невозможность учёта динамических характеристик данных, таких как временные метки. www-old.cs.utah.edu
• Риск переобучения при применении к сложным тензорным данным. www-old.cs.utah.edu
• Невозможность точной оценки параметров помех, так как в методе не рассматриваются их типы. www.researchgate.net