موضوع مقاله: برنده-همه‌چیز-را-می‌برد (رایانش) | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # برنده-همه‌چیز-را-می‌برد (رایانش) | مقدمه: برنده‌همه‌چیز‌را‌می‌برد (رایانش) (به انگلیسی: Winner-take-all) یک اصل محاسباتی است که در مدل‌های رایانشی شبکه‌های عصبی به‌کار می‌رود و بر اساس آن نورون‌ها برای فعال شدن با یکدیگر رقابت می‌کنند. | ## بخش 1: برنده-همه‌چیز-را-می‌برد (رایانش) | در شکل کلاسیک، تنها نورونی که بیشترین مقدار فعال‌سازی را دارد فعال باقی می‌ماند در حالی که بقیهٔ نورون‌ها خاموش می‌شوند. با این حال، انواع دیگری نیز وجود دارند که بیش از یک نورون فعال را ممکن می‌سازند، برای مثال «برنده‌همه‌چیز‌را‌می‌بردِ نرم» که در آن یک تابع توانی روی نورون‌ها اعمال می‌شود. شبکه‌های عصبی در نظریهٔ شبکه‌های عصبی مصنوعی، شبکه‌های برنده‌همه‌چیز‌را‌می‌برد نوعی یادگیری رقابتی در شبکه‌های عصبی بازگشتی هستند. در این شبکه‌ها، گره‌های خروجی به‌طور متقابل یکدیگر را مهار می‌کنند، در حالی که از طریق اتصالات بازتابی خود را فعال نگه می‌دارند. بعد از گذشت مدتی، تنها یک گره در لایهٔ خروجی فعال خواهد بود — یعنی همان گره‌ای که به قوی‌ترین ورودی مربوط است. بنابراین این شبکه با استفاده از مهار غیرخطی، بزرگ‌ترین ورودی از میان مجموعه‌ای از ورودی‌ها را انتخاب می‌کند. شبکه‌های برنده‌همه‌چیز‌را‌می‌برد را می‌توان با استفاده از انواع مختلف مدل‌های شبکهٔ عصبی، شامل شبکه‌های با زمان‌جریان پیوسته و شبکه‌های با اسپایک پیاده‌سازی کرد. این شبکه‌ها در مدل‌های محاسباتی مغز، به‌ویژه برای تصمیم‌گیری توزیع‌شده یا انتخاب عمل در قشر مغز کاربرد دارند. مثال‌های مهم شامل مدل‌های سلسله‌مراتبی بینایی و مدل‌های توجه انتخابی و شناسایی هستند. این شبکه‌ها همچنین در شبکه‌های عصبی مصنوعی و مدارهای VLSI نورومورفیک آنالوگ نیز رایج‌اند. | ## بخش 2: برنده-همه‌چیز-را-می‌برد (رایانش) | همچنین ثابت شده که عمل برنده‌همه‌چیز‌را‌می‌برد از نظر محاسباتی در مقایسه با دیگر عمل‌های غیرخطی مانند آستانه‌گذاری، قدرت زیادی دارد. در بسیاری از موارد عملی، نه فقط یک نورون فعال می‌شود، بلکه دقیقاً k نورون برای یک مقدار ثابت k فعال می‌گردند. الگوریتم نمونه در نظر بگیرید یک نورون خطی واحد با ورودی‌های وجود دارد که هر ورودی دارای وزن است. خروجی این نورون برابر است با: در «قاعدهٔ یادگیری Instar»، برای هر بردار ورودی، وزن‌ها مطابق رابطهٔ زیر به‌روزرسانی می‌شوند: که در آن نرخ یادگیری است. این قاعده نوعی یادگیری بدون نظارت محسوب می‌شود، زیرا تنها بردار ورودی برای یادگیری مورد نیاز است و از خروجی مرجع استفاده نمی‌شود. خروجی هر نورون به‌صورت زیر محاسبه می‌شود: در الگوریتم برنده همه‌چیز را می‌برد (winner-take-all)، هنگامی که یک بردار ورودی به شبکه داده می‌شود، ابتدا خروجی تمام نورون‌ها محاسبه می‌شود. سپس نورونی که بیشترین خروجی را دارد به‌عنوان برنده انتخاب می‌شود و تنها وزن‌های ورودی آن نورون بر اساس قاعدهٔ Instar به‌روزرسانی می‌شوند. در پیکربندیِ نشان‌داده‌شده تنها دو ورودی وجود دارد ( و )، اما مدار را می‌توان به‌طور مستقیم برای تعداد بیشتری ورودی نیز گسترش داد. این مدار با سیگنال‌های ورودیِ پیوسته (جریان‌ها) کار می‌کند و برای هر ورودی فقط از دو ترانزیستور استفاده می‌شود. جریان بایاس توسط یک ترانزیستور مشترک که میان همهٔ ورودی‌ها مشترک است تعیین می‌شود. | ## بخش 3: برنده-همه‌چیز-را-می‌برد (رایانش) | در نتیجه، خروجیِ متناظر با آن ورودی تقریباً تمامِ جریان بایاس را حمل می‌کند، در حالی که خروجیِ دیگر (یا دیگر خروجی‌ها) جریانی نزدیک به صفر خواهند داشت. بنابراین، مدار بزرگ‌ترین جریان ورودی را انتخاب می‌کند؛ به‌طوری‌که اگر باشد، آنگاه و خواهد بود. نمودار بالا ورودی‌ها را نشان می‌دهد و نمودار پایین خروجی‌های مدار در پاسخ به افزایش ورودی‌ها. در شکل دیگری (سمت راست)، شبیه‌سازی DC مبتنی بر SPICE برای مدار دوورودی نشان داده شده است. همان‌طور که در نمودار بالایی دیده می‌شود، ورودیِ روی مقدار ثابتِ ۶ نانوآمپر تنظیم شده و به‌صورت خطی از ۰ تا ۱۰ نانوآمپر افزایش می‌یابد. مطابق انتظار، خروجیِ متناظر با ورودیِ بزرگ‌تر تمام جریان بایاس (در اینجا ۱۰ نانوآمپر) را حمل می‌کند و جریان خروجی دیگر تقریباً به صفر می‌رسد. در این رویکرد، برای هر پیکسل، اختلاف متناظر با کمینه یا بیشینهٔ مقدار تابع هزینه انتخاب می‌شود. در حوزهٔ تجارت الکترونیکی نیز به نظر می‌رسد که بازیگران اولیهٔ مسلط، مانند AOL یا Yahoo!، بخش عمده‌ای از پاداش‌ها را به خود اختصاص می‌دهند. تا سال ۱۹۹۸، یک مطالعه نشان داد که ۵ درصد برتر وب‌گاه‌ها بیش از ۷۴ درصد کل ترافیک اینترنت را جذب کرده‌اند؛ موضوعی که بیانگر تمرکز شدید رقابت در این حوزه است. | ## جمع‌بندی | فرضیهٔ برنده همه‌چیز را می‌برد در اقتصاد بیان می‌کند که هرگاه یک فناوری یا شرکت به موقعیت پیشتاز دست یابد، با گذشت زمان عملکرد آن به‌طور فزاینده‌ای بهبود می‌یابد، در حالی که فناوری‌ها و شرکت‌های عقب‌افتاده نسبت به پیش‌تر، عقب‌تر می‌مانند.