A győztes mindent visz elve a mesterséges neurális hálózatokban a döntéshozatali és osztályozási feladatok során . Ez abban rejlik, hogy egy ilyen alternatívát olyan megoldásnak tekintünk , amelyben a megfelelő neuron kimeneti értéke maximális.
A mesterséges neurális hálózatok elméletében a győztes mindent elv a kompetitív tanulás esete a visszatérő neurális hálózatokban . A hálózat kimenetei kölcsönösen megtiltják több csomópont egyidejű aktiválását reflexív kapcsolatokon keresztül. Egy idő után a rétegben csak egy csomópont lesz aktív, mégpedig az, amelyik a legerősebb bemenetnek felel meg. A Winner mindent elvileg egy általános számítási primitív, amely különféle típusú neurális hálózati modellekkel valósítható meg (Grossberg, 1973; Oster et al. 2009).
A győztes mindent elvisz hálózatokat gyakran használják az agy számítási modelljeiben , különösen a kéregben történő megosztott döntéshozatalhoz. A fontos példák közé tartoznak a hierarchikus látásmodellek (Riesenhuber et al. 1999), valamint a szelektív figyelem és felismerés modelljei (Carpenter és Grossberg, 1987; Itti et al. 1998). Szintén gyakoriak a mesterséges neurális hálózatokban és a neuromorf analóg VLSI -ben . Formálisan bebizonyosodott, hogy a Winner Takes All műveletek számításilag erősek más nemlineáris műveletekhez képest, mint például a küszöbérték (Maass 2000).
Sok gyakorlati esetben nem csak egyetlen neuron válik aktívvá, hanem k darab neuron válik aktívvá. Ezt az elvet úgy hívják, hogy „ k győztesek mindent visznek”.