Vinder - tag-alt- princippet bruges i kunstige neurale netværk i beslutningstagning og klassificeringsopgaver . Det ligger i det faktum, at et sådant alternativ betragtes som en løsning , hvor outputværdien af den tilsvarende neuron er maksimal.
I kunstig neurale netværksteori tager vinderen alt princip er et tilfælde af konkurrencedygtig læring i tilbagevendende neurale netværk . Udgangene i netværket forbyder gensidigt den samtidige aktivering af flere noder gennem refleksive links. Efter noget tid vil kun én node i laget være aktiv, nemlig den der svarer til det stærkeste input. Winner takes all er en almindelig beregningsprimitiv, der kan implementeres ved hjælp af forskellige typer neurale netværksmodeller (Grossberg, 1973; Oster et al. 2009).
Vinder-tag-alt netværk er almindeligt anvendt i beregningsmodeller af hjernen , især til distribueret beslutningstagning i cortex. Vigtige eksempler omfatter hierarkiske visionsmodeller (Riesenhuber et al. 1999) og modeller for selektiv opmærksomhed og anerkendelse (Carpenter og Grossberg, 1987; Itti et al. 1998). De er også almindelige i kunstige neurale netværk og neuromorfe analoge VLSI . Det er blevet formelt bevist, at Winner Takes All operationer er beregningsmæssigt stærke sammenlignet med andre ikke-lineære operationer såsom tærskelværdi (Maass 2000).
I mange praktiske tilfælde er der ikke kun en enkelt neuron, der bliver den eneste aktive, men der er k neuroner, der bliver aktive. Dette princip kaldes " k winners take all".