有效控制线性高斯量子 (LGQ) 系统是基础量子理论研究和现代量子技术发展中的重要任务。在此，我们提出了一种基于梯度下降算法的通用量子学习控制方法，用于最佳控制 LGQ 系统。我们的方法利用完全描述 LGQ 系统量子态的一阶和二阶矩，灵活地设计用于不同任务的损失函数。我们使用这种方法展示了深度光机械冷却和大型光机械纠缠。我们的方法能够在短时间内对机械谐振器进行快速和深度基态冷却，超越了连续波驱动强耦合机制中边带冷却的限制。此外，即使热声子占有率达到一百，光机械纠缠也可以非常快地产生，并且超过相应稳态纠缠的几倍。这项工作不仅拓宽了量子学习控制的应用范围，而且为 LGQ 系统的最优控制开辟了一条途径。