本文提出一种用于多任务学习的算法公平性方法，该方法通过使用多项 Wasserstein barycenter 扩展 “Strong Demographic Parity” 的定义，为具有回归和二分类任务的多任务学习器提供了封闭形式解决方案，并应用于合成和现实数据集上以展示其在促进公平决策方面的实际价值。

Jun, 2023

本文提出了一种新的距离度量方法，名为 Distributional Sliced-Wasserstein distance（DSW），其通过寻找在单位球上的一组满足特定正则化约束条件的概率测度来计算，能够平衡探索鲜明的投射方向和投射本身信息的信息量，该方法在生成建模应用中比先前的基于切片的距离具有更好的性能。

Feb, 2020

该论文探讨了改进固定支持和自由支持鲁棒 Wasserstein 几何中心问题 (RWB) 的计算效率，通过模型简化和数据压缩技术，提出了一种交替更新权重和位置的算法，并验证了该算法的高效性。

Dec, 2023

该论文提出了一种可扩展的算法，用于计算 Wasserstein-2 重心，针对输入测量，其不仅限于离散形式，并使用输入凸神经网络和周期一致性正则化以避免引入偏差，并提供了误差界的理论分析，以及在低维定性情景和高维定量实验中提出的方法的实证证据。

Feb, 2021

我们提出了拟切片瓦瓦斯坦距离的拟蒙特卡洛逼近方法，并通过引入随机性来扩展为随机化拟切片瓦瓦斯坦，实验证实了其在各种三维任务中的优越性能。

Sep, 2023

本文介绍了一种半离散的无障碍通信、并行算法用于计算连续输入分布的 Wasserstein barycenter，该算法能够跟踪输入的分布情况，适用于 Bayesian 推理和连续数据流处理任务。

May, 2017

通过公平回归和最优输运理论的联系，得到一种最优公平的预测器，并建议了一个简单的后处理算法来实现公平。这个结果提出了最优公平预测的直观解释，并为这个过程建立了风险和无分布的公平保证。

Jun, 2020

提出一种基于能量函数的切片分布，利用其构建一维 Wasserstein 距离而得到 energy-based sliced Waserstein (EBSW) 距离，进行拓扑、统计和计算性质的研究，实验表明该方法在点云梯度流、颜色转移和点云重建等方面具有优异性能。

Apr, 2023

通过利用测度集中现象，我们基于高维随机向量的一维投影近似 Sliced-Wasserstein 距离，避免了通常需要的蒙特卡罗模拟，这一方法简单精确，用于生成模型问题效果显著。

Jun, 2021

本文提出两种算法来计算一组经验概率测度的 Wasserstein barycenters，其中包括使用 entropic 正则化来平滑 Wasserstein distance 的方法，并使用矩阵缩放算法计算其梯度，这些算法可用于可视化大量图像并解决约束聚类问题。

Oct, 2013