中提取一些特征值，因此和原来信号相比，会有维度缩减的情形。连续小波转换的再配合卷积神经网络，可以直接分类成正常的案例及异常的案例。这类的技术避免了忽略重要故障讯息的问题，在故障检测及诊断上的性能也有提昇。此外，透过将信号转换为影像的建构过程，可以用卷积神经网络，透过振动影像的特征来识别故障的信号。、受限玻尔兹曼机及自编码也是深度学习的架构，也已成功的用在此研究领域中。和机器学习比较，因为机器学习的深度架构，可以从中学到更复杂的结构，不过为了有较高的准确性，也需要较多的取样和较长的运算时间。