我是初学者：我只读过一本关于神经网络的书，几乎没有用 C 语言实现过。

简而言之：

• 神经网络由节点构成，
• 每个节点都有一个输出：activation.(sum.(x * w)),
• 然后我们计算网络输出的总误差。

从初学者的角度来看，超参数，例如所需的层数，似乎在大多数教程、书籍中都是任意定义的。事实上，整个结构似乎是相当武断的。在实践中，超参数通常是基于一些标准来定义的。

我的问题是，如果你要和一个完全的初学者交谈，你会如何向他解释神经网络的结构，以使整个事情看起来很明显？这甚至可能吗？

在这里，结构一词是指神经网络，它是层内节点的配置。

感谢任何指出歧义或拼写错误的人。

编辑：请注意，我实际上了解整个反向传播算法。可视化 nn 没有问题。