यदि तंत्रिका नेटवर्क क्या है, इसके लिए मानकों को संगत रखा जाता है, तो सेलुलर न्यूरल नेटवर्क को संभवतः एक प्रकार का तंत्रिका नेटवर्क माना जाना चाहिए।
दो आसन्न परतों को पूरी तरह से जोड़ा जाना चाहिए, यह इस बात की आवश्यकता नहीं है कि लोग तंत्रिका नेटवर्क को क्या मानते हैं। कुछ ध्यान नेटवर्क, अधिकांश दृढ़ संकल्प गुठली, और कई अन्य प्रकार के नेटवर्क पूरी तरह से जुड़े नहीं हैं।
थकावट कनेक्टिविटी एक गणना समय पर बोझ है जो केवल उन मामलों में मूल्यवान है जब फ़ंक्शन को इसकी आवश्यकता होती है। ऐसे मामलों में जहां कनेक्शन के लिए पैरामीटर मान हमेशा शून्य दिखाया जा सकता है, संभावित के लिए कोई आवश्यकता नहीं है। ऐसे मामलों में जहां यह शायद ही कभी नॉनजेरो होता है, संभावित का लाभ इसे होने के लाभ से आगे निकल सकता है।
कई प्रकार के नेटवर्क मौजूद हैं जो कंप्यूटर विज्ञान में पूरी तरह से जुड़े नहीं हैं, और जैविक न्यूरॉन्स आंशिक रूप से जुड़े हुए हैं। जैविक न्यूरॉन्स के अक्षतंतु एक आसन्न परत के माध्यम से विकसित हो सकते हैं और एक दूर तक जुड़ सकते हैं।
चुआ के कागज में, यह दिखाया गया था कि सेलुलर तंत्रिका नेटवर्क अन्य तंत्रिका नेटवर्क प्रकारों की तरह, विशिष्ट परिस्थितियों में परिवर्तित होते हैं। ऐसा कोई दावा नहीं है कि वे सीखते हैं जैसे मनुष्य करते हैं, और वे उसी बैक प्रचार और ढाल वंश का उपयोग नहीं करते हैं जो एमएलपी का उपयोग करते हैं, लेकिन वे आकस्मिक रूप से सुधार करते हैं, जो कृत्रिम शिक्षण नेटवर्क के कई रूपों में एकमात्र सामान्य मानदंड है।
सेलुलर तंत्रिका नेटवर्क आमतौर पर उस चीज में फिट नहीं होते हैं, जिसके बारे में आम तौर पर सोचा जाता है कि लोग अनिश्चितकालीन शब्द का उपयोग करते हैं, हालांकि, उनकी देखरेख नहीं की जाती है और वे उसी वृद्धिशील सुधार का प्रदर्शन करते हैं जो अन्य असुरक्षित नेटवर्क प्रदर्शित करते हैं।
इन नामों के साथ समस्या का एक हिस्सा यह है कि विशिष्ट शब्दजाल तब बनता है जब केवल एक प्रकार की चीज लोकप्रिय हो जाती है, नाम को शब्दों में शब्दों की तुलना में कुछ अधिक विशिष्ट नाम प्रदान करता है। सेलुलर न्यूरल नेटवर्क अनुपयोगी शिक्षा के उदाहरण नहीं हो सकते हैं, लेकिन वे पर्यवेक्षण के बिना बेहतर कार्य करना सीखते हैं।