Как обещал здесь

Начали экспериментировать.
Цель - раскидать плохо классифицированные товары по группам и брендам.
Справочник - более 2500000 наименований (штрихкодов чуть больше, ибо некоторые позиции имеют более одного кода).
Откровенно не классифицированных по группам ~900000, остальные позиции с некоторой вероятностью находятся не в тех группах, что надо.
Всего групп ~2500 (многие лишние).

Нейронная сеть:
-- трехслойная
-- на вход подаются слова из наименования (распарсенные и сваленные в словарь), часть лидирующих символов штрихкодов (только если валидные ean13, ean8, upc-a, upc-e) и, если есть, бренд.
-- на выходе по одной соске на группу
-- хидден-слой имеет размерность кратно больше, чем выход.

Главные проблемы:
-- даже такая дохлая сетка имеет очень большую размерность по синапсам - пришлось резать как можно
-- невероятный тормоз при обучении (собственно, на процессе обучения пока и застряли) - едва 40000 наименований в час.

Если не считать приведенных выше проблем, предварительные результаты внушают некоторый оптимизм - работает и как правило дает адекватную классификацию (анализировали предварительный выход перед подачей обучающего значения в процессе обучения).