Cada linha entre dois neurônios é um peso. Aqui os pesos são reais: a rede treina de verdade sobre os dados que você escolher, e a espessura de cada conexão é o valor que ela tem naquela época. Clique numa amostra para ver o sinal atravessando a rede.
O peso wₖₕ é a força fixa da sinapse entre o neurônio i e o neurônio j: é o que o treino ajusta e o que fica guardado no modelo. Ele existe mesmo sem nenhuma entrada aplicada.
O sinal que realmente passa pela conexão é aₖ × wₖₕ, ou seja, o peso multiplicado pela ativação de quem envia. Uma sinapse pode ser fortíssima e não transmitir nada, se o neurônio de origem estiver desligado naquela amostra. Alterne entre os dois modos e compare: no modo peso a figura é a mesma para todas as amostras, no modo sinal ela muda a cada ponto que você clica.
O caminho destacado é o percurso de maior influência até a saída, escolhido de trás para frente: a partir do neurônio de saída, segue-se sempre a conexão de maior magnitude. No modo sinal esse caminho é a explicação mais próxima de "por que a rede decidiu isso para esta amostra".
Repare também nos vieses. Eles aparecem na linha b de cada matriz e não têm origem em neurônio nenhum: são o deslocamento próprio de cada unidade, o que em duas dimensões move a reta de decisão sem girá-la.