1. 面试官：你能否解释循环神经网络（RNN）与传统神经网络之间的区别？

2. 面试官：请解释梯度消失问题（Vanishing Gradient Problem）是如何影响循环神经网络的？

3. 面试官：你能否解释长短时记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）的区别，并说明它们的优缺点？

4. 面试官：如果你需要处理时间序列数据，为什么会选择循环神经网络而不是传统的神经网络？

5. 面试官：在循环神经网络的训练中，你如何处理梯度爆炸问题（Exploding Gradient Problem）？

6. 面试官：在自然语言处理中，循环神经网络有哪些常见的应用场景？

7. 面试官：解释一下循环神经网络中的序列到序列（Sequence-to-Sequence）模型，并说明它的作用和应用领域？

8. 面试官：什么是循环神经网络中的滑动窗口（Sliding Window）技术？它有什么作用？

9. 面试官：在时间序列预测中，循环神经网络与传统统计方法（如ARIMA模型）相比有何优势？

10. 面试官：如何解决循环神经网络训练中的过拟合问题？