MATLAB 中常用的神经网络优化算法包括以下几种：
背景误差反向传播（Backpropagation）：通过计算网络输出和实际目标之间的误差，然后反向传播更新网络参数。这是最基本的神经网络优化算法，在 MATLAB 中可以使用神经网络工具箱中内置的函数实现。
遗传算法（Genetic Algorithm）：遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，可以用于神经网络结构设计、超参数调优等问题。在 MATLAB 中，可以使用 Global Optimization Toolbox 中的函数来实现遗传算法优化神经网络。
粒子群算法（Particle Swarm Optimization）：粒子群算法模拟鸟群觅食过程，通过不断调整参数来寻找最优解。在 MATLAB 中，可以使用 Global Optimization Toolbox 中的函数来实现粒子群算法优化神经网络。
列车优化算法（Train）：MATLAB 中的 Train 函数提供了多种优化算法可供选择，如 Levenberg-Marquardt 优化算法、Bayesian Regularization 优化算法等。
