展开的神经网络最近实现了最先进的MRI重建。这些网络通过在基于物理的一致性和基于神经网络的正则化之间交替来展开迭代优化算法。但是，它们需要大型神经网络的几次迭代来处理高维成像任务，例如3D MRI。这限制了基于反向传播的传统训练算法，这是由于较大的记忆力和计算梯度和存储中间激活的计算要求。为了应对这一挑战，我们提出了加速MRI（GLEAM）重建的贪婪学习，这是一种高维成像设置的有效培训策略。 GLEAM将端到端网络拆分为脱钩的网络模块。每个模块都以贪婪的方式优化，并通过脱钩的梯度更新，从而减少了训练过程中的内存足迹。我们表明，可以在多个图形处理单元（GPU）上并行执行解耦梯度更新，以进一步减少训练时间。我们介绍了2D和3D数据集的实验，包括多线圈膝，大脑和动态心脏Cine MRI。我们观察到：i）闪闪发光的概括以及最先进的记忆效率基线，例如具有相同内存足迹的梯度检查点和可逆网络，但训练速度更快1.3倍； ii）对于相同的内存足迹，闪光在2D中产生1.1dB PSNR的增益，而3D在端到端基线中产生1.8 dB。
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