首先，感知机是一种二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，通常取+1和-1二值。感知机模型试图寻找一个超平面，将二元类别分开。它的结构特点是多输入、单输出，激活函数或传递函数为二值，一般为阶跃函数或符号函数。

而神经网络则具有更复杂的结构和功能。它通常包含多个神经元，这些神经元通过大量的连接模拟大脑的非局限性，从而具有更强的处理能力。神经网络还具有自适应、自组织、自学习能力，能够处理各种变化的信息，并在处理信息的同时，非线性动力系统本身也在不断变化。此外，神经网络在感知机的基础上增加了激活函数，并使用交叉熵等作为损失函数。

其次，两者的学习策略也有所不同。感知机使用梯度下降法来最小化错误，但这种方式容易造成过拟合。而神经网络则通过反向传播算法调整网络中的权重和偏置，以达到最小化预测误差的目的。

最后，从应用范围来看，感知机主要用于简单的二元分类问题，而神经网络则可以应用于更复杂的任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。

综上所述，感知机与神经网络在模型结构、学习策略和应用范围等方面都存在明显的区别。这些区别使得它们在不同的任务和场景中各有优势。