赢者全赢（Winner take all），即赢家获得一切。它不仅见于政治、经济等政策中，还可以用来构建大脑神经计算的模型，并且是某些人工智能网络的构建原则之一。

赢者全赢（Winner take all）它就是美国选举制度的重要原则之一。

目前美国的选举原则主要包括3项 ：

1、 选举人团制度：即首先由选民投票，选出“总统选举人”；然后由选举人投票，总统候选人获得全国50个州和华盛顿特区总共538张选举人票的一半以上（270张以上）即可当选。

2、赢者全赢（Winner take all），目前除了缅因和内布拉斯加两个州是按普选票得票比例分配选举人票外，其余48个州和华盛顿特区均实行“Winner take all”制度，即把本州的选举人票全部给予在该州获得相对多数普选票的总统候选人。

3、第36号修正案，即按普选票得票比例分配选举人票的。目前缅因和内布拉斯加两个州就采用这种方法。

    Winner-take-all也被广泛用于大脑的神经计算模型,特别用于decision-making等等。winner-take-all 被认为是非线性相互作用中一种高效的计算方法。

赢者全赢（Winner take all）在视觉认知中又有着怎样的应用呢？或者说我们的大脑有怎样自觉地运用这样一个机制呢？

首先让我们看一下，我们是怎样认识周围的事物的吧。

 

图1                                    图2

在纷杂的环境中是怎样做到视而不见，而把所有的注意放到一点。为什么呢？因为在我们视觉认知中有一个选择信息进入我们感知系统的过程,这个过程包括两方面。自上而下：我们可以关注我们认为重要的物体上，例如如果要寻找红色的物体，那么一个相当长的时间把视觉注意集中到红色的物体上，如果我们想寻找白色的蒲公英，视觉注意就会集中到白色圆形的物体上面，那么这样的物体呢就会变得很突出。自下而上：即先感知外界原始的视觉信息，在把注意集中到视觉显著性的物体中，即当视觉显著性的物体于背景中突现出来的是后被对象感知,例如：绿色背景中上的白花，兰天下红色的建筑。并且最近的研究表明，眼球运动系统与视觉感知紧密联系(Moore and Armstrong)。即眼球运动保证了注意的位置，因为注意需要眼球正前方注视，需要视网膜中心凹的注视。

Winner take all呢，就在视觉突出的物体引起我们注意的过程中发挥着重要的作用。

突出，视觉显著性是指视觉知觉世界中物体或位置一个很难定义却很重要的特征，它决定了物体或位置的与视觉背景中占据统治地位。

现在流行的关于视觉显著性的模型就是saliency map假说。

图3.saliency map假说（NATURE REVIEWS | NEUROSCIENCE）

Saliency map指一个关于视觉世界的二维的map，在这个map中每个位置的总体显著性表现出来，独立于任何可以导致显著性的特征。为什么空间注意会集中到某个位置。为了完成这个目的，就必须首先对于视野中的不同位置提取stimulus intensity值于每一个层次（例如：照明，颜色，方向，运动， stereo disparity 等等）以不同patial scales。显著性的背景方面可以通过center–surround 不同机制实现,视网膜特征图（retinotopic feature maps）是线性或准线性的总合对于saliency map。 每一种特征在总合中相对的权重严格定义了每哪个是系统所认为的‘显著性’。因为它们代表了用以计算显著性的每一种特征。 它们的权重可以通过既往的经验动态调整(i.e. by learning the statistics of the visual world) 或者通过top-down attentional biases。‘‘winner-take-all’’ mechanism 通过saliency map 决定接下来注意的位置，这也是saliency map的真实目的。接下来一个过程叫做‘‘inhibition of return’’ 确保winner-take-all 计算不会导致相同的地方一直保持显著性。它通过时间上的抑制来目前的胜利者。

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