1. 面试官：假设你是一颗神经元，描述一下你周围的邻居神经元是如何影响你的。

2. 面试官：如果你是一个神经元，你会如何解释梯度下降算法在神经网络中的作用？

3. 面试官：用生物神经元的工作原理解释如何表达卷积操作。

4. 面试官：你如何解释神经网络中的非线性激活函数对学习过程的重要性？

5. 面试官：如果神经元之间的连接权重可视化成不同颜色的光，你会如何用这个想法解释卷积神经网络的工作原理？

6. 面试官：假设你是一位神经网络架构师，你会如何用深度学习技术解决人类智能无法解决的难题？

7. 面试官：如果你是一位神经网络优化师，你会如何解释过拟合问题并提出解决方案？

8. 面试官：用人类大脑的学习机制来解释循环神经网络的工作原理。

9. 面试官：如果你是一位神经网络训练师，你会如何解释梯度弥散和梯度爆炸问题，并提出解决方案？

10. 面试官：假设你是一位神经网络研究者，在大脑与神经网络之间建立联系，你会关注哪些方面的研究？