Princip winner -take-all se používá v umělých neuronových sítích v rozhodovacích a klasifikačních úlohách . Spočívá v tom, že taková alternativa je považována za řešení , ve kterém je výstupní hodnota odpovídajícího neuronu maximální.
V teorii umělých neuronových sítí platí, že princip vítěz bere vše je případ konkurenčního učení v rekurentních neuronových sítích . Výstupy v síti vzájemně znemožňují současnou aktivaci několika uzlů prostřednictvím reflexních spojů. Po nějaké době bude aktivní pouze jeden uzel ve vrstvě, a to ten, který odpovídá nejsilnějšímu vstupu. Winner bere all je běžné výpočetní primitivum, které lze implementovat pomocí různých typů modelů neuronových sítí (Grossberg, 1973; Oster et al. 2009).
Sítě typu vítěz bere vše se běžně používají ve výpočetních modelech mozku , zejména pro distribuované rozhodování v mozkové kůře. Mezi důležité příklady patří modely hierarchického vidění (Riesenhuber et al. 1999) a modely selektivní pozornosti a rozpoznávání (Carpenter a Grossberg, 1987; Itti et al. 1998). Jsou také běžné v umělých neuronových sítích a neuromorfních analogových VLSI . Bylo formálně prokázáno, že operace Winner Takes All jsou výpočetně silné ve srovnání s jinými nelineárními operacemi, jako je prahování (Maass 2000).
V mnoha praktických případech neexistuje pouze jediný neuron, který se stane jediným aktivním, ale existuje k neuronů, které se stanou aktivními. Tento princip se nazývá „ k vítězové berou vše“.