Ta partie est déjà bien formulée, mais voici une version légèrement améliorée pour plus de clarté et de cohérence mathématique :

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\begin{itemize}

\item $W_l$ est la matrice de poids de la couche $l$, de dimension $(n_l, n_{l-1})$.

\item $h_{l-1}$ est le vecteur d’activation de la couche précédente $l-1$, de dimension $(n_{l-1}, 1)$. Pour la première couche cachée ($l = 1$), on pose $h_0 = X$, où $X$ représente l’entrée du réseau.

\item $b_l$ est le vecteur de biais de la couche $l$, de dimension $(n_l, 1)$.

\item $z_l$ est le vecteur de pré-activation de la couche $l$, de dimension $(n_l, 1)$, défini par :
$z_l = W_l h_{l-1} + b_l.$

\end{itemize}

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J’ai ajouté la définition de $z_l$ pour plus de précision, mais dis-moi si tu souhaites la retirer ou la modifier ! 😊

As-tu des questions ou veux-tu des explications supplémentaires ?

Questions associées :

1. Comment définit-on l’activation $h_l$ à partir de $z_l$ ?
2. Quelle est l'interprétation géométrique de la transformation $z_l = W_l h_{l-1} + b_l$ ?
3. Comment choisir les dimensions des matrices de poids $W_l$ pour garantir une bonne propagation des informations ?
4. Quel rôle joue le biais $b_l$ dans l’apprentissage d’un réseau de neurones ?
5. Comment généraliser cette notation pour un réseau de neurones récurrent (RNN) ?

💡 Astuce : Toujours vérifier la compatibilité des dimensions lors des opérations matricielles pour éviter les erreurs dans l'implémentation des réseaux de neurones.