1. 面试官：介绍Gated Recurrent Unit (GRU)的结构和工作原理。

2. 面试官：解释残差网络（ResNet）中的残差学习思想，并说明其在深度学习中的重要性。

3. 面试官：阐述生成对抗网络（GAN）的工作原理，并说明其在图像生成和生成式建模中的应用。

4. 面试官：描述LSTM（长短期记忆网络）的结构和优化目标，以及LSTM在序列建模和自然语言处理中的优势。

5. 面试官：详细介绍Transformer模型的结构和其在自然语言处理任务中的应用。

6. 面试官：解释卷积神经网络（CNN）中的池化操作，以及池化对提取特征和降维的作用。

7. 面试官：阐述BERT模型中的Masked Language Model (MLM)和Next Sentence Prediction (NSP)任务，以及BERT在文本表示学习中的创新之处。

8. 面试官：描绘自编码器（Autoencoder）的原理和训练过程，并说明其在无监督学习和特征学习中的价值。

9. 面试官：描述对抗训练（Adversarial Training）的核心思想和训练过程，以及对抗训练在提高模型鲁棒性方面的作用。

10. 面试官：介绍深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）的基本框架和主要应用场景，以及强化学习与传统监督学习的区别与联系。