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.
برنامه‌ریزی عصبی زبانی
ان ال پی یا همان برنامه‌نویسی عصبی زبانی که در ترجمه فارسی به عنوان برنامه‌ریزی عصبی کلامی شناخته می‌شود یک روش شبه علمی است که ادعا می‌کند به تغییر و تحول عمیق در ساختارهای ذهن و مغز می‌پردازد و به دنبال کشف تأثیر ساختارهای زبانی کلامی و غیرکلامی بر روی سیستم عصبی و برنامه‌نویسی سیستم ذهنی و مغزی می‌باشد. برای درک بهتر کارکردها و عملکردهای ان ال پی می‌توانیم به ساختار لغوی آن به صورت مجزا بپردازیم و ماهیت ان ال پی یا همان برنامه‌نویسی عصبی زبانی را بشناسیم.