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.
نوسان عصبی
اگر گروهی از نورون‌ها در فعالیت نوسان همگام درگیر شوند، گروه عصبی می‌تواند به عنوان یک نوسانگر به صورت ریاضی نمایان شود. گروه‌های عصبی مختلف از طریق اتصالات طولانی مدت پیوند داده می‌شوند و یک شبکه از اسیلاتورهای ضعیف مرتبط در مقیاس فضایی را تشکیل می‌دهند. اسیلاتورهای ضعیف می‌توانند طیف وسیعی از دینامیک را شامل نوسان کنند. اتصالات طولانی مدت بین ساختارهای مختلف مغز، مانند تالاموس و قشر مغز (با توجه به نوسانات تالاموکورتیک)، با توجه به سرعت هدایت سریع اکسونها، تأخیر زمانی را شامل می‌شوند. از آنجا که بیشتر اتصالات متقابل هستند، آن‌ها حلقه‌های برگشت‌پذیر را پشتیبانی می‌کنند که فعالیت‌های نوسانی را توجیه می‌کنند. نوسانات ثبت شده از مناطق مختلف قشر می‌توانند همگام سازی شوند تا شبکه‌های بزرگ مغزی تشکیل دهند که دینامیک و قابلیت اتصال آن‌ها را می‌توان با استفاده از تحلیل طیفی و اقدامات علیت گرنجر مورد بررسی قرار داد. فعالیت منسجم فعالیت مغز در مقیاس بزرگ می‌تواند پیوندهای پویا بین ارایه‌های مغز برای ادغام اطلاعات توزیع شود.