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.
اتصالات شکاف‌دار
اتصالات شکاف دار یک ارتباط بین سلولی تخصصی در انواع زیادی از سلول‌های جانوری است. این اتصالات، سیتوپلاسم دو سلول را به یکدیگر ارتباط می‌دهد و قادر است مولکول‌های مختلف کوچک، یون‌ها، الکترولیت‌ها، تعداد زیادی از پیش سازهای ماکرومولکول‌های سلولی با وزن مولکولی پایین و پیامبرهای ثانویه مانند کلسیم، cAMP و IP که متابولیسم سلولی را تنظیم می‌کند را عبور دهند. هر اتصال شکاف دار از دو کانکسون و هر کانکسون به تنهایی از شش کانکسین تشکیل شده‌است. در بافت عصبی، برخی نورون‌ها توسط این اتصالات به یکدیگر متصل می‌شوند و یون‌ها را به سرعت عبور می‌دهند و منجر به انتقال خیلی سریع پیام‌های الکتریکی می‌شوند. همچنین در بافت‌های غیر عصبی به فعالیت‌های الکتریکی و متابولیکی بسیاری از سلول‌ها کمک می‌کنند. به‌طور مثال در قلب اتصالات شکاف دار سریعاً پیام‌های یونی را بین سلول‌های عضلانی که به‌طور محکم از طریق دسموزوم‌ها به هم متصل اند، عبور می‌دهند. به علت اینکه بسیاری از پیامبرهای ثانویه می‌توانند بین سلول‌ها از طریق این اتصالات عبور کنند، تحریک هورمونی یک سلول می‌تواند منجذ به تحریک تعداد زیادی از سلول‌های مجاورش شود.