FRSA算法相比SARSA算法有什么改进之处？

FRSA算法是一种改进的强化学习算法，相比于SARSA算法，它有以下几个改进之处：

1. 采用了函数逼近：FRSA算法使用函数逼近方法来估计动作值函数，而不是像SARSA算法那样使用表格来存储动作值。这样可以处理更大的状态空间，提高算法的泛化能力。

2. 引入了重要性采样：FRSA算法通过重要性采样来估计目标策略和行为策略之间的差异。这样可以在更新动作值函数时更准确地估计目标策略的价值。

3. 使用了经验回放：FRSA算法引入了经验回放机制，将之前的经验存储在回放缓冲区中，并从中随机抽样进行训练。这样可以减少样本间的相关性，提高训练效率和稳定性。

4. 采用了深度神经网络：FRSA算法使用深度神经网络作为函数逼近器，可以学习更复杂的状态-动作映射关系。这样可以处理高维状态空间和连续动作空间的问题。

5. 引入了目标网络：FRSA算法使用目标网络来稳定训练过程。目标网络是一个固定的网络，用于计算目标值，减少目标值的波动性，提高算法的收敛性。