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.
تصویربرداری فراصوت عملکردی
مغز از حدود 86 میلیارد نورون (یاخته های عصبی انگیزش پذیر) و تقریبا همان تعداد نوروگلی (یاخته های عصبی انگیزناپذیر) تشکیل شده است. همچنین هر کدام از این نورون­ها با بعضی از نورون­ های دیگر از طریق ساختاری زیستی به نام سیناپس در ارتباط می­باشد. در مغز میلیاردها نورون باهم در ارتباط­ اند و پیام­ های الکتریکی را به یکدیگر منتقل می­کنند. هر دسته از نورون ­ها در مغز فعالیت خاصی را انجام می­دهند و می توان آنها را به صورت شبکه های عصبی جداگانه ای در نظر گرفت که هر کدام برای انجام فعالیتی مشخص در طول زمان فرگشت پیدا کرده اند. برای مثال یک دسته به درد و یک دسته به حرکات , یک دسته به حس بویای و همین طور یک دسته به بینایی و... اختصاص داده شده اند البته باید خاطرنشان کرد که ساختار مغز خیلی پیچیده تر از این­ها می­باشد.