一维DCNN用于轴承故障诊断，仿真数据集为CWRU（凯西私储大学的公开轴承数据集） 轴承故障诊断时机械状态监测的热门研究方向，其算法的核心在于信号特征提取与模式分类两个部分。在轴承故障诊断领域，常见的特征提取算法有快速傅里叶变化，小波变换，经验模式分解以及信号的统计学特征等，常见的模式分类算法有支持向量机，BP 神经网络（也称为多层感知器），贝叶斯分类器以及最近邻分类器等。当下轴承故障诊断的研究热点是可以归结为 3 类：寻找更好的特征表达；寻找最适合的特征表达以及分类器的组合；以及发明新的传感器。

微软提出的一种对于深度神经网络训练加速的并行策略；使用流水线技术结合模型并行以及数据并行，能够有效地提高整体的训练效率，减少训练的时间。

卷积神经网络实现手写字体识别

纯verilog实现CNN卷积网络,包括卷积层，池化层，全连接FC层,vivado2019.2开发，含testbench

全卷积神经网络FCN用于图像分割的工具箱(FCN for image segmentation)

面向助老行为识别的三维卷积神经网络设计.pdf

吴岸城神经网络与深度学习

随着计算机应用的发展和人们对信息保密意识的增强，人脸识别技术作为一种生物识别技术越来越受到人们的重视。而卷积神经网络的出现大大提高了计算机对图像内容的识别和判断能力，因此我们考虑将卷积神经网络应用于人脸识别技术，形成一套以卷积神经网络为技术核心的人脸识别系统。

人脸识别是生物识别的一个重要研究方向，随着众多学者的不断努力和长期探索，人脸识别取得了诸多成就，但对于问题的彻底解决还存在一定的距离。近年来诸多学者在神经网络的基础上提出了深度学习，由于其超强的学习能力，现阶段己成为神经网络的主要研究方向。深度学习的提出，为人脸识别问题的彻底解决提供了新的思路。本文利用深度学习算法进行人脸识别，进一步改善人脸识别效果。

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