1. 面试官：在神经网络中，如何解释梯度消失和梯度爆炸问题？

2. 面试官：介绍一下卷积神经网络（CNN）的原理和应用场景？

3. 面试官：请解释什么是深度学习中的自动编码器（Autoencoder），并说明其在特征提取和降维中的作用？

4. 面试官：探讨深度卷积生成对抗网络（DCGAN）在图像生成中的应用及原理？

5. 面试官：讨论神经网络中的正则化方法，例如 L1 和 L2 正则化的作用和优缺点？

6. 面试官：如何理解循环神经网络（RNN）中的长短期记忆网络（LSTM），并说明其在自然语言处理中的应用？

7. 面试官：解释深度强化学习中的价值函数和策略函数的概念及其在智能决策中的作用？

8. 面试官：讨论神经网络中的梯度下降算法（Gradient Descent）及其变种，如随机梯度下降（SGD）的原理和优化？

9. 面试官：请说明深度学习中的批量归一化（Batch Normalization）技术，以及其在训练加速和模型收敛方面的作用？

10. 面试官：探讨卷积神经网络中的感受野（Receptive Field）概念及其在图像识别中的意义？