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.
بازتولید نورونی
بازتولید نورونی ، به رشد دوباره، یا ترمیم بافت عصبی سلول‌ها یا محصولات سلولی اشاره دارد. چنین سازوکارهایی شامل تولید نورون‌های جدید، گلیاها، آکسون‌ها، میلین یا سیناپس‌ها می شود. تولید نورون، توسط سازوکارهای عملکردی درگیر، بخصوص در امر توسعه و سرعت ترمیم، بین دستگاه عصبی پیرامونی (PNS) و دستگاه عصبی مرکزی (CNS) تمایز قائل می شود. زمانی که یک آکسون آسیب ببیند، قطعه دیستال (دورتر) دچار فساد والرین شده و غلاف میلین خود را از دست می دهد. قطعه پروگزیمال (نزدیک‌تر) ممکن است دچار آپوپتوز یا واکنش کروماتولیتیک گردد، که تلاشی در جهت ترمیم است. در CNS، با تهاجم پای گلیالی به سیناپس مرده، فرایند برهنه‌سازی سیناپسی صورت می پذیرد.