本文提出了一个基于 Wasserstein 距离的多标签学习损失函数，基于概率度量体提供了一种自然的概念。该算法可以有效鼓励模型在输出空间中使用所选度量的平滑性，并用 Yahoo Flickr Creative Commons 数据集上的标签预测问题验证了性能。

Jun, 2015

通过使用 Wasserstein 距离在新定义的潜在行为空间中比较强化学习策略，我们引入了一种新方法，展示了通过使用 Wasserstein 距离的二元制定，可以学习策略行为的得分函数，用于引导 / 远离所需 / 不需要的行为，并将正则化项加入两个新的策略训练算法中。在一系列具有挑战性的环境中展示了比现有方法更好的表现。同时我们提供开源演示。

Jun, 2019

本文提出了一种使用 Wasserstein 距离测量参考转换核扰动的 Robust Reinforcement Learning 算法 -WRAAC，该算法解决了当前学习算法中对于系统动态的鲁棒性不够精确的问题，并且在 Cart-Pole 环境中得到了验证。

Jun, 2020

本文研究表明多个机器学习评估器，包括平方根 LASSO 和正则化逻辑回归，可以表示为分布鲁棒优化问题的解决方案，其相关的不确定区域基于适当定义的 Wasserstein 距离。因此，我们的表示使我们能够将正则化视为引入人为对手的结果，该对手扰动经验分布以考虑损失估计中的样外效应。此外，我们引入了 RWPI（Robust Wasserstein Profile Inference），这是一种新颖的推断方法，它将启发式似然性方法的使用扩展到最优传输成本的设置中（其中 Wasserstein 距离是一个特殊情况）。我们使用 RWPI 展示如何最优地选择不确定性区域的大小，从而能够选择这些机器学习评估器的正则化参数，而不使用交叉验证。数值实验也给出了验证我们理论发现的结果。

Oct, 2016

通过最大化行动分布之间的 Wasserstein 距离，我们提出了一种新的任务不可知的正则化器 (WDER) 来增加子策略的多样性，实验证明我们的 WDER 可以提高性能和样本效率。

Aug, 2023

论文研究了使用 Wasserstein-1 距离优化策略在强化学习特别是目标导向学习中的应用，提出了一种基于 Adversarial Intrinsic Motivation 的算法并应用于 Hindsight Experience Replay 以加速学习。

May, 2021

研究了采用分布鲁棒优化方法（distributionally robust optimization，DRO）来推断个性化治疗规则（individualized treatment rules，ITRs）的估计器在新设置中的应用，包括 Wasserstein distance-based ambiguity characterizations 和其在目标人群中的理论表现的评估。这个方法在目标人群中优于传统的策略。

May, 2022

本篇研究提出了一种基于 Wasserstein 距离限制的策略梯度方法，并通过研究发现在 Wasserstein 距离上小步长时，策略的动态特性遵循 Fokker-Planck 方程，能够解释概率匹配设置下的收敛特性。

Dec, 2017

提出了一种利用 Wasserstein 距离的分布鲁棒优化方法，用于解决环境不匹配的问题，并提供了理论分析和实证验证。

Sep, 2023

本论文基于 Wasserstein 空间的球体不确定性集合，提出了用于统计学习的极小极大框架，并证明了涉及原始极大似然问题的覆盖数特性的一般化界限。 作为一个具体的例子，我们为基于传输的域自适应问题提供了推广保证，其中源域和目标域分布之间的 Wasserstein 距离可以可靠地从未标记样本中估算。

May, 2017