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.
نوسانات مکرر نواحی تالامیک - قشری
نوسان مکرر قشر مغزی محدوده تالاموس پدیده مشاهده شده ای از فعالیت عصبی نوسانی بین بخش تالاموس و مناطق مختلف قشر مغز است. توسط Rodolfo Llinas و دیگران به عنوان نظریه ای برای ادغام اطلاعات حسی و در کل روند ادراک در مغز ارائه شده است . تصور میشود که این مکانیزم به منظور همگام سازی بین مناطق مختلف قشری مغز باشد، فرایندی که به عنوان اتصال زمانی شناخته می شود. این مکانیزم از طریق وجود شبکه های تالاموکورتیکال و گروه شدن سلول های بخش تالاموس و قشر مغز که خواص نوسانی از خود نشان می دهند، امکان پذیر میشود.