Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Hoe zou je een Neural Network stap voor stap trainen.

###

### Antwoord:
Hoe zou je een Neural Network stap voor stap trainen.
Het trainen van een neuraal netwerk omvat verschillende stappen, die als volgt kunnen worden samengevat: 1. Gegevensverzameling: Verzamelen gegevens die zullen worden gebruikt om het neurale netwerk te trainen. 2. Voorverwerking van gegevens: Voorverwerking van de gegevens door reiniging, transformatie en formattering op een manier die geschikt is voor de training van het neurale netwerk. 3. Netwerkarchitectuur Ontwerp: Bepaal de architectuur van het neurale netwerk, inclusief het aantal lagen, neuronen per laag, en activeringsfuncties. 4. Initialiseer Gewichten en Biases: Initialiseer de gewichten en vooroordelen van het netwerk tot willekeurige waarden. 5. Voorwaartse voorspelling: Voer de trainingsgegevens in het neurale netwerk en voer de voorwaartse voortplanting uit om voorspellingen te genereren. 6. Computate Fout: Bereken de fout tussen de voorspelde output en de werkelijke output. 7. Achterwaartse voorspelling: Backpropagatie: Backpropagaat de fout door het netwerk, en pas de gewichten en voorzorgsmaatregelen aan om de fout te minimaliseren. 8. Update Weights en Biases: Update de gewichten en voorzorgsmaatregelen: Update de gradiënten
Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Hoe zou je een Neural Network stap voor stap trainen.

###

### Antwoord:
Het trainen van een neuraal netwerk omvat verschillende stappen, die als volgt kunnen worden samengevat: 1. Gegevensverzameling: Verzamelen gegevens die zullen worden gebruikt om het neurale netwerk te trainen. 2. Voorverwerking van gegevens: Voorverwerking van de gegevens door reiniging, transformatie en formattering op een manier die geschikt is voor de training van het neurale netwerk. 3. Netwerkarchitectuur Ontwerp: Bepaal de architectuur van het neurale netwerk, inclusief het aantal lagen, neuronen per laag, en activeringsfuncties. 4. Initialiseer Gewichten en Biases: Initialiseer de gewichten en vooroordelen van het netwerk tot willekeurige waarden. 5. Voorwaartse voorspelling: Voer de trainingsgegevens in het neurale netwerk en voer de voorwaartse voortplanting uit om voorspellingen te genereren. 6. Computate Fout: Bereken de fout tussen de voorspelde output en de werkelijke output. 7. Achterwaartse voorspelling: Backpropagatie: Backpropagaat de fout door het netwerk, en pas de gewichten en voorzorgsmaatregelen aan om de fout te minimaliseren. 8. Update Weights en Biases: Update de gewichten en voorzorgsmaatregelen: Update de gradiënten