Winner-take-all (computing) (original) (raw)
Winner-take-all is a computational principle applied in computational models of neural networks by which neurons compete with each other for activation. In the classical form, only the neuron with the highest activation stays active while all other neurons shut down; however, other variations allow more than one neuron to be active, for example the soft winner take-all, by which a power function is applied to the neurons.
| Property | Value |
|---|---|
| dbo:abstract | Winner-take-all is a computational principle applied in computational models of neural networks by which neurons compete with each other for activation. In the classical form, only the neuron with the highest activation stays active while all other neurons shut down; however, other variations allow more than one neuron to be active, for example the soft winner take-all, by which a power function is applied to the neurons. (en) Принцип WTA (Winner-take-all, Переможець отримує все) застосовується в штучних нейронних мережах при прийнятті рішень і завдань класифікації. Він полягає в тому, що рішенням вважається така альтернатива, у якої вихідне значення відповідного нейрона є максимальним. Цей принцип вважається аналогією принципу плюралізму. (uk) Принцип победитель получает всё (англ. winner-take-all) — применяется в искусственных нейронных сетях при осуществлении принятия решений и задач классификации. Он заключается в том, что решением считается такая альтернатива, у которой выходное значение соответствующего нейрона является максимальным. (ru) |
| dbo:thumbnail | wiki-commons:Special:FilePath/Wta_2input.png?width=300 |
| dbo:wikiPageID | 1853175 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageLength | 7745 (xsd:nonNegativeInteger) |
| dbo:wikiPageRevisionID | 1121136347 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageWikiLink | dbr:SPICE dbr:Neuron dbr:Cortex_(anatomy) dbr:MOSFET dbr:Competitive_learning dbr:AOL dbr:First-mover_advantage dbr:Recurrent_neural_network dbr:Artificial_neural_network dbc:Artificial_neural_networks dbr:CMOS dbr:Yahoo! dbr:Self-organizing_map dbr:Winner-take-all_in_action_selection dbr:Zero_instruction_set_computer dbr:Models_of_neural_network dbr:File:Wta_2input.png dbr:File:Wta_2input_sim.png |
| dbp:wikiPageUsesTemplate | dbt:Clarifyme dbt:! dbt:Other_uses dbt:Reflist |
| dcterms:subject | dbc:Artificial_neural_networks |
| rdfs:comment | Winner-take-all is a computational principle applied in computational models of neural networks by which neurons compete with each other for activation. In the classical form, only the neuron with the highest activation stays active while all other neurons shut down; however, other variations allow more than one neuron to be active, for example the soft winner take-all, by which a power function is applied to the neurons. (en) Принцип WTA (Winner-take-all, Переможець отримує все) застосовується в штучних нейронних мережах при прийнятті рішень і завдань класифікації. Він полягає в тому, що рішенням вважається така альтернатива, у якої вихідне значення відповідного нейрона є максимальним. Цей принцип вважається аналогією принципу плюралізму. (uk) Принцип победитель получает всё (англ. winner-take-all) — применяется в искусственных нейронных сетях при осуществлении принятия решений и задач классификации. Он заключается в том, что решением считается такая альтернатива, у которой выходное значение соответствующего нейрона является максимальным. (ru) |
| rdfs:label | Победитель получает всё (ru) Winner-take-all (computing) (en) Winner-take-all (uk) |
| owl:sameAs | freebase:Winner-take-all (computing) yago-res:Winner-take-all (computing) wikidata:Winner-take-all (computing) dbpedia-ru:Winner-take-all (computing) dbpedia-uk:Winner-take-all (computing) https://global.dbpedia.org/id/4w1Yc |
| prov:wasDerivedFrom | wikipedia-en:Winner-take-all_(computing)?oldid=1121136347&ns=0 |
| foaf:depiction | wiki-commons:Special:FilePath/Wta_2input.png wiki-commons:Special:FilePath/Wta_2input_sim.png |
| foaf:isPrimaryTopicOf | wikipedia-en:Winner-take-all_(computing) |
| is dbo:wikiPageWikiLink of | dbr:Prefrontal_cortex_basal_ganglia_working_memory dbr:Neural_clique dbr:Orly_Yadid-Pecht dbr:Competitive_learning dbr:Stock_correlation_network dbr:Leabra dbr:Learning_vector_quantization dbr:No_instruction_set_computing dbr:Capsule_neural_network dbr:Winner_takes_all dbr:BCPNN dbr:Winner-take-all_in_action_selection |
| is foaf:primaryTopic of | wikipedia-en:Winner-take-all_(computing) |
