我问的是有哪些深度学习算法用于优化光学相控阵的性能和系统应用？

抱歉，我误解了你的问题。目前，深度学习算法在光学相控阵领域的应用主要是针对光学成像和光通信等方面的性能优化，其中一些典型的算法包括：

1. 基于深度学习的光学相控阵自适应优化：可以通过对光学相控阵的控制信号进行深度学习，从而实现自适应优化，提高成像质量和通信性能。

2. 基于深度学习的光学相控阵图像恢复：可以通过深度学习算法对模糊、失真等问题进行修复，从而提高成像质量。

3. 基于深度学习的光学相控阵高速成像：可以通过深度学习算法对高速成像数据进行处理和分析，从而实现对快速移动目标的跟踪和监测。

总的来说，深度学习算法在光学相控阵领域的应用还处于初步阶段，但随着技术的不断发展和进步，未来还有很大的应用潜力。