Возможно, имелись в виду методы ускорения обучения нейросетей, а не разложения на множители. Несколько подходов, которые могут помочь ускорить процесс:

• Распараллеливание вычислений на специализированных процессорах, таких как графические ускорители (GPU) и тензорные процессоры (TPU). 1 Они подходят для ускорения матричных операций, на которых основаны нейросети. 1
• Оптимизация архитектуры нейросетей. 1 Например, удаление «неважных» весов или нейронов из обученной нейросети с целью сжатия модели без существенной потери качества. 1
• Адаптивные методы оптимизации. 15 Такие как AdaGrad, AdaDelta и Adam, они динамически настраивают скорость обучения для каждого параметра на основе истории градиентов. 1
• Методы ускорения сходимости. 1 Например, пошаговое уменьшение (step decay), экспоненциальное затухание (exponential decay) или косинусный отжиг (cosine annealing). 1 Они позволяют начать обучение с высокой скорости для быстрого продвижения, а затем постепенно снизить её для более точной настройки весов. 1
• Циклические методы. 1 Они периодически увеличивают и уменьшают скорость обучения по треугольному или косинусному закону. 1 Это позволяет обходить локальные минимумы и плато на поверхности потерь, ускоряя сходимость. 1
• Методы «тёплого» перезапуска оптимизации (warm restarts). 1 Когда функция потерь перестаёт уменьшаться, оптимизация перезапускается с увеличенной скоростью обучения. 1 Это помогает выбраться из неоптимальных точек и продолжить обучение. 1

Выбор алгоритма оптимизации зависит от множества факторов, включая особенности задачи, доступные данные и вычислительные ресурсы. 3 Чтобы определить наиболее подходящий подход для конкретной задачи, часто требуется экспериментирование и тестирование различных алгоритмов. 3