人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模仿生物神经网络工作原理的计算系统，它由大量的人工神经元相互连接而成，可以用于机器学习和模式识别任务。而机器学习算法则是一组用来训练模型以从数据中学习规律的算法集合。
人工神经网络是机器学习算法的一种实现方式，它利用了许多机器学习算法中的概念和技术，比如梯度下降、反向传播等。具体来说，人工神经网络可以看作是一种机器学习模型，通过训练数据来学习输入与输出之间的映射关系，从而实现分类、回归等任务。
在实际应用中，人工神经网络通常作为机器学习算法的一部分，用于解决复杂的非线性问题，比如图像识别、语音识别、自然语言处理等。它能够通过学习大量的数据来提取特征，并建立复杂的非线性关系，从而提高模型的泛化能力和预测准确性。
总之，人工神经网络是机器学习算法的一种实现方式，它利用了机器学习算法中的许多概念和技术，通过训练数据来学习输入与输出之间的映射关系，从而解决复杂的非线性问题。
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