1. 面试官：递归神经网络（RNN）与传统神经网络有何区别？

2. 面试官：RNN 中的“递归”是指什么？它与传统神经网络的结构有何不同之处？

3. 面试官：请说明 RNN 中的循环神经元（Recurrent Neuron）的工作原理。

4. 面试官：解释 RNN 中的短期记忆和长期记忆是如何实现的？

5. 面试官：在建立 RNN 模型时，如何处理梯度消失和梯度爆炸的问题？

6. 面试官：RNN 在自然语言处理（NLP）中的应用有哪些？请举例说明。

7. 面试官：RNN 在时间序列预测中的优势是什么？

8. 面试官：请说明 RNN 中的反向传播算法是如何实现的？

9. 面试官：如何在 RNN 中处理变长序列的问题？

10. 面试官：RNN 与 LSTM 和 GRU 的区别是什么？