《HowDeepLearningWorks--TheGeometryofDeepLearning》是一本深入探讨深度学习工作原理的书籍，重点从几何学的角度解析深度学习的内部机制。书中通过几何视角揭示神经网络如何在高维空间中表示和处理数据，帮助读者理解模型训练、优化和泛化的本质。作者结合数学理论和实际案例，展示了深度学习模型如何通过分层结构逐步学习数据的几何特征，并解释了梯度下降、损失函数、正则化等关键概念背后的几何意义。这本书适合有一定机器学习基础的读者，特别是希望从数学和几何角度深入理解深度学习的研究者和工程师。通过几何直观，读者可以更清晰地把握神经网络的表达能力、优化过程以及泛化性能，从而在实际应用中更好地设计和改进深度学习模型。