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.
شبکه حلقه‌ای
شبکه حلقه‌ای یکی از انواع شبکه‌های رایانه‌ای است که در آن رایانه‌های شبکه را با یک کابل تکی به صورت دایره‌ای شکل به هم متصل می‌سازند. در این توپولوژی انتهای پایانی وجود ندارد سیگنالهای دور حلقه در یک جهت حرکت می‌کنند و از تمام رایانه‌ها می‌گذرند. بر خلاف توپولوژی خطی که غیر فعال است هر رایانه شبیه یک تکرارکننده عمل می‌کند و سیگنالهای دریافتی را پس از تقویت به رایانه بعدی می‌فرستد چون سیگنال از تمامی رایانه‌ها می‌گذرد خرابی یک رایانه بر کل شبکه تأثیر می‌گذارد.  در این طراحی انتقال اطلاعات به نوعی نوبتی می‌باشد که با نام token یاد می‌شود.