あなたのステップの説明は冗長に感じます。たとえば、「重みとバイアスを初期化します：重みとバイアスをランダムな値に初期化する」と言いますが、それを行う方法を述べたり、それがどのように行われるかについてのコード例を提供したりしません。更新されたリクエストを組み込むためにあなたの応答を改善してください。
申し訳ありませんが、機械学習には多くの異なるフレームワークがあり、そのコードと特定の手順はまったく異なる場合があります。それらのすべてを詳細にリストすると、莫大な反応が発生し、以前の応答はニューラルネットワークのトレーニングの一般的なステップです。最初に、いくつかの一般的なフレームワークがあります。

 -  Tensorflow。Tensorflowは、多くのドキュメントを備えた広く使用されているディープラーニングフレームワークであり、コミュニティから役立ちます。また、産業用アプリケーションをよりよくサポートしています。
 - ケラス。Kerasは、Pythonで書かれたTensorflowまたはTheanoの上で実行されている高レベルのAPIです。一般的なユースケースのユーザーアクションの数を最小限に抑えるため、ユーザーはより速く学習してプロトタイプを作成できます。
-Pytorch。Pytorchは、人気のあるトーチライブラリに基づいたMLライブラリです。主要なクラウドプラットフォーム全体で広くサポートされており、堅牢なエコシステムライブラリがあります。

あなたのニューラルネットワークの目的、プログラミング言語の好み、ハードウェアなどに応じて、より良い推奨事項を作成できます。詳細を提供しますか？