M - P模型改进的方式主要有激活函数改进、引入偏置项、权重调整机制优化、增加网络层次与结构复杂度等。激活函数改进原始M - P模型使用的激活函数是阶跃函数，输出只有0或1两种状态，这种简单的二值输出限制了模型的表达能力。后续改进中，引入了多种连续可微的激活函数，如Sigmoid函数，它将输入映射到(0,1)区间，能表示神经元处于激活状态的程度；ReLU（Rectified Linear Unit）函数，当输入大于0时直接输出输入值，小于0时输出0，计算简单且能有效缓解梯度消失问题，提升了神经网络训练的效率和性能。引入偏置项原始M - P模型仅考虑输入信号与权重的乘积和。改进时引入了偏置项，偏置项可以看作是一个额外的输入，其权重固定为1。偏置项的加入使得神经元能够在没有外部输入信号时，也具有一定的激活可能性，增强了模型的灵活性和适应性，让神经元能够更好地拟合数据中的复杂模式。权重调整机制优化M - P模型本身没有明确的权重调整方法。后续发展出了多种权重调整算法，如误差反向传播算法（BP算法），它通过计算输出误差对权重的梯度，沿着梯度反方向调整权重，使得网络的输出误差不断减小。这种基于梯度下降的权重调整机制，为神经网络的学习提供了有效的途径，使得神经网络能够根据输入数据自动调整权重，提高模型的准确性。增加网络层次与结构复杂度原始M - P模型是单层结构。改进过程中，发展出了多层神经网络，如包含输入层、隐藏层和输出层的结构。隐藏层的引入使得网络能够学习到更复杂的特征表示，通过多层非线性变换，可以提取输入数据中的高阶特征，大大提升了模型对复杂问题的处理能力。此外，还出现了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等特殊结构的神经网络，它们针对特定类型的数据（如图像、序列数据）进行了优化，进一步拓展了神经网络的应用范围。