1. 面试官：介绍前馈神经网络的基本结构、工作原理以及应用领域。

2. 面试官：探讨前馈神经网络与递归神经网络的区别，并举例说明区别之处。

3. 面试官：解释前馈神经网络中的激活函数的作用及常见的激活函数类型。

4. 面试官：讨论前馈神经网络中的权重初始化方法，包括随机初始化和预训练初始化。

5. 面试官：探讨前馈神经网络中的反向传播算法，包括损失函数、梯度下降和优化器选择。

6. 面试官：分析前馈神经网络中的过拟合问题，以及解决过拟合的方法。

7. 面试官：探讨前馈神经网络在图像识别领域的应用，并说明其局限性及改进方向。

8. 面试官：研究前馈神经网络在自然语言处理中的应用，包括文本分类、语言模型等方面。

9. 面试官：讨论前馈神经网络在监督学习和无监督学习中的应用，以及不同应用场景下的效果和局限性。

10. 面试官：探讨前馈神经网络在强化学习中的作用，以及在复杂任务中的应用和挑战。