যদি নিউরাল নেটওয়ার্ক যার মানদণ্ডগুলি ধারাবাহিকভাবে ধরে থাকে তবে সেলুলার নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি সম্ভবত এক ধরণের নিউরাল নেটওয়ার্ক হিসাবে বিবেচনা করা উচিত।
দুটি সংলগ্ন স্তর সম্পূর্ণরূপে সংযুক্ত থাকায় লোকেদের কীভাবে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি বিবেচনা করা হয় তার একটি প্রয়োজনীয়তা বিবেচনা করা হয় না। কিছু মনোযোগ নেটওয়ার্ক, বেশিরভাগ কনভলিউশন কার্নেল এবং অন্যান্য বেশ কয়েকটি ধরণের নেটওয়ার্কগুলি সম্পূর্ণরূপে সংযুক্ত থাকে না।
এক্সহসভেটিভ কানেক্টিভিটি হ'ল গণনার সময়কারের বোঝা যা ফাংশনটির প্রয়োজন হলে কেবল তখনই মূল্যবান। যে ক্ষেত্রে সংযোগের জন্য প্যারামিটার মানটি সর্বদা শূন্য দেখানো যায়, সম্ভাবনার প্রয়োজন হয় না। এটি খুব কমই ননজারো হয় এমন ক্ষেত্রে, সম্ভাব্যতার সুবিধাগুলি এটি লাভের চেয়ে বেশি হতে পারে।
অনেক ধরণের নেটওয়ার্ক রয়েছে যা কম্পিউটার বিজ্ঞানে নিখরচায় সংযুক্ত নয় এবং জৈবিক নিউরনগুলি আংশিকভাবে সংযুক্ত রয়েছে। জৈবিক নিউরনের অক্ষগুলি সংলগ্ন স্তরের মধ্য দিয়ে বাড়তে পারে এবং দূরবর্তী অঞ্চলে সংযুক্ত হতে পারে।
চুয়ার কাগজে, এটি প্রদর্শিত হয়েছিল যে সেলুলার নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি অন্যান্য স্নায়ু নেটওয়ার্কের মতো, নির্দিষ্ট শর্তে একত্রিত হয়। কোনও দাবি নেই যে তারা শিখেছে মানুষের মতো, এবং এমএলপিগুলি যে একই ব্যাক প্রসারণ এবং গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুত ব্যবহার করে না তারা ক্রমশ উন্নতি করে যা কৃত্রিম শেখার নেটওয়ার্কের বিভিন্ন ধরণের একমাত্র সাধারণ মানদণ্ড।
সেলুলার নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি যখন লোকসমাগত শিক্ষণ শব্দটি ব্যবহার করে তখন সাধারণত যা ভাবা হয় তার সাথে এটি খাপ খায় না, তবে তদারকি করা হয় না এবং অন্যান্য নিষ্ক্রিয় নেটওয়ার্কগুলির দ্বারা প্রদর্শিত একই বর্ধিত উন্নতি তারা প্রদর্শন করে।
এই নামগুলির সাথে ইস্যুটির অংশটি হ'ল বিশেষায়িত জারগন তৈরি হয় যখন কেবলমাত্র এক প্রকারের জিনিস জনপ্রিয় হয়ে ওঠে, নামটিকে বোঝানো শব্দের চেয়ে আরও নির্দিষ্ট কিছুতে নাম নির্দিষ্ট করে দেয়। সেলুলার নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি আনসারভিজড লার্নিংয়ের উদাহরণ নাও হতে পারে তবে তারা তদারকি না করে আরও ভালভাবে কাজ করতে শেখে।