1. 面试官：RNN 和传统神经网络有什么区别？

2. 面试官：请解释 RNN 的反向传播算法及其在训练过程中的作用。

3. 面试官：介绍 RNN 中的长短期记忆网络(LSTM)，并说明其优点和应用场景。

4. 面试官：如何处理 RNN 中的梯度消失和梯度爆炸问题？

5. 面试官：详细说明 RNN 中的门控循环单元(GRU)的结构和工作原理。

6. 面试官：利用 RNN 模型设计一个文本生成器，并说明其实现原理。

7. 面试官：介绍 RNN 模型的注意力机制，并说明其在机器翻译中的应用。

8. 面试官：在语音识别任务中，如何利用 RNN 模型进行语音情感识别？

9. 面试官：探讨 RNN 在时间序列预测中的应用，以及其在金融领域的价值。

10. 面试官：对比分析 RNN 和 CNN 在图像序列处理中的优势和劣势。