是的，優(yōu)化算法可以用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在深度學(xué)習(xí)中，優(yōu)化算法通常用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以最小化損失函數(shù)。常見的優(yōu)化算法包括梯度下降、隨機(jī)梯度下降、Adam等。這些算法可以幫助我們找到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳參數(shù)，從而提高模型的性能。