1. 面试官：介绍循环神经网络 (RNN) 的基本原理和结构。

2. 面试官：解释为什么 RNN 在处理长序列数据时会出现梯度消失或梯度爆炸问题，并提出解决方案。

3. 面试官：比较循环神经网络 (RNN) 和传统神经网络在处理序列数据方面的优势和劣势。

4. 面试官：探讨如何设计一种针对时间序列数据的循环神经网络模型，以识别异常模式。

5. 面试官：描述循环神经网络 (RNN) 在自然语言处理 (NLP) 领域中的应用，并说明其局限性。

6. 面试官：说明循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆网络 (LSTM) 之间的关系，以及在什么情况下应选择使用哪种模型。

7. 面试官：提出一种创新的方法，利用循环神经网络 (RNN) 对音乐序列数据进行生成和组合。

8. 面试官：讨论循环神经网络 (RNN) 在金融领域中的应用，以及如何克服金融数据的特殊挑战。

9. 面试官：探索循环神经网络 (RNN) 在视频分析和处理中的潜在用途，以及如何优化模型以适应视频序列数据。

10. 面试官：提出一种新颖的思路，利用循环神经网络 (RNN) 进行跨领域数据的迁移学习，解释其可行性和优势。