El principio ganador se lleva todo se utiliza en redes neuronales artificiales en tareas de clasificación y toma de decisiones . Yace en el hecho de que tal alternativa se considera una solución , en la que el valor de salida de la neurona correspondiente es máximo.
En la teoría de redes neuronales artificiales, el principio de que el ganador se lo lleva todo es un caso de aprendizaje competitivo en redes neuronales recurrentes . Las salidas en la red prohíben mutuamente la activación simultánea de varios nodos a través de enlaces reflexivos. Después de un tiempo, solo estará activo un nodo en la capa, a saber, el que corresponde a la entrada más fuerte. El ganador se lo lleva todo es una primitiva computacional común que se puede implementar utilizando varios tipos de modelos de redes neuronales (Grossberg, 1973; Oster et al. 2009).
Las redes en las que el ganador se lo lleva todo se usan comúnmente en modelos computacionales del cerebro , especialmente para la toma de decisiones distribuida en la corteza. Ejemplos importantes incluyen modelos de visión jerárquica (Riesenhuber et al. 1999) y modelos de atención y reconocimiento selectivos (Carpenter y Grossberg, 1987; Itti et al. 1998). También son comunes en redes neuronales artificiales y VLSI analógicas neuromórficas . Se ha demostrado formalmente que las operaciones Winner Takes All son computacionalmente sólidas en comparación con otras operaciones no lineales como la umbralización (Maass 2000).
En muchos casos prácticos, no solo hay una única neurona que se convierte en la única activa, sino que hay k neuronas que se activan. Este principio se llama “ k los ganadores se llevan todo”.