RNN算法是单步预测还是多步预测

RNN（循环神经网络）算法通常用于处理序列数据，它的核心在于它可以处理任意长度的输入，并通过内部状态（记忆单元）来捕捉序列信息。在训练过程中，RNN是逐时间步进行的，也就是说，在每个时间步骤，它会接收当前输入并更新隐藏状态，然后基于这个状态生成下一个时间步的预测。

对于单步预测（也叫“我的下一个词”），RNN会在给定前面部分的输入后，只预测出序列中的下一个元素。例如，如果你正在做文本生成，RNN会基于前面的单词来预测下一个单词。

然而，有些变种的RNN模型，比如LSTM（长短期记忆网络）或GRU（门控循环单元），可能会采用一种称为“teacher forcing”的策略，即在训练过程中强制模型基于完整序列进行多步预测，而在实际应用时则是一步一步地生成结果。这样做的目的是为了学习到序列的整体模式，但也可能导致训练过程不稳定。