پایگاه داده ام‌ان‌آی‌اس‌تی
در سال ۲۰۱۱، نرخ خطای ۰٫۲۷ درصد، که نسبت به بهترین نتیجه قبلی بهبود یافته بود، توسط محققان با استفاده از سیستم مشابهی از شبکه‌های عصبی گزارش شد. در سال ۲۰۱۳ ادعا شد که رویکردی مبتنی بر رگولاسیون شبکه‌های عصبی با استفاده از DropConnect، موفق به دستیابی به نرخ خطای ۰٫۲۱ درصدی می‌شود. در سال ۲۰۱۶، بهترین عملکرد شبکه عصبی کانولوشن ۰٫۲۵ درصد بود. از آگوست ۲۰۱۸، بهترین عملکرد یک شبکه عصبی کانولوشنال که با استفاده از داده‌های آموزشی MNIST بدون افزایش داده آموزش داده شده باشد، ۰٫۲۵ درصد نرخ خطا است. همچنین، مرکز محاسبات موازی (خملنیتسکی، اوکراین) مجموعه ای از تنها ۵ شبکه عصبی کانولوشنال را به دست آورد که با استفاده از پایگاه داده MNIST، به نرخ خطای ۰٫۲۱ درصد دست می‌یابد. برخی از تصاویر در مجموعه داده آزمایش، به سختی قابل خواندن هستند و ممکن است از رسیدن به نرخ خطای تست ۰٪ جلوگیری کنند. در سال ۲۰۱۸، محققان دپارتمان سیستم و مهندسی اطلاعات در دانشگاه ویرجینیا، با استفاده از به‌کارگیری سه نوع شبکه عصبی به‌طور همزمان (شبکه‌های عصبی کاملاً متصل، بازگشتی و کانولوشن) نرخ خطای ۰٫۱۸ درصدی را اعلام کردند.
زوال عصبی
زوال عصبی ازدست رفتن ساختار یا عملکرد یاخته های عصبی یا مرگشان است. بسیاری از بیماری های زوال عصبی، شامل اسکلروز جانبی آمیوتروفیک، اسکلروز چندگانه، بیماری بارکینسون، بیماری آلزایمر، بیماری هانتینگتون و بیماری پریون، در نتیجه زوال عصبی بوجود می آیند. چنین بیماری هایی غیر قابل درمان اند و منجر به زوال پیش رونده یاخته های عصبی می گردند. با پیشرفت تحقیقات، شباهت های بسیاری یافت می شوند که این بیماری ها را در سطح زیر-سلولی به یک دیگر مرتبط می سازند. کشف این شباهت ها امید هایی برای پیشرفت های درمانی ایجاد می کنند که امکان بهبود بسیاری از این بیماری ها را به طور همزمان میسر می سازند. بین اختلالات زوال عصبی مختلف، شباهت هایی چون سرهمبندی شدن غیرمعمول پروتئین ها یا القای مرگ سلولی وجود دارد. زوال عصبی را می توان در سطوح مختلفی از مدارهای عصبی از سطح ملکولی گرفته تا سطوح سیستمی یافت.