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.
ماشین تورینگ عصبی
ماشین تورینگ عصبی () یک مدل شبکهٔ عصبی بازگشتی است. این رویکرد توسط الکس گراوز و همکاران در سال ۲۰۱۴ منتشر شد. قابلیت تطبیق الگوی فازی شبکه‌های عصبی را با قدرت الگوریتمی رایانه‌های قابل برنامه‌ریزی ترکیب می‌کنند. ماشین تورینگ عصبی دارای یک کنترلر شبکه عصبی همراه با منابع حافظه خارجی است که از طریق مکانیسم‌های توجه با آنها در تعامل است. فعل و انفعالات حافظه متفاوت از end-to-end است، و این امکان را برای بهینه‌سازی آنها با استفاده از گرادیان کاهشی فراهم می‌کند. ماشین تورینگ عصبی با یک کنترلر شبکه حافظه طولانی کوتاه-مدت (LSTM) می‌تواند الگوریتم‌های ساده ای مانند کپی، مرتب‌سازی و فراخوان انجمنی را فقط از نمونه‌ها استنباط کند.