1. 面试官：使用简单的语言解释什么是反向传播算法，并说明它在神经网络训练中的作用。

2. 面试官：设计一个新颖的神经网络结构，并解释它相较于传统结构的优势和局限性。

3. 面试官：探讨在神经网络中使用卷积操作的原理及应用场景，以及它与全连接层的区别。

4. 面试官：讨论循环神经网络（RNN）在处理自然语言处理任务中的特殊优势和局限性。

5. 面试官：解释神经网络中的梯度消失问题，并提出针对梯度消失问题的解决方案。

6. 面试官：设计一个深度强化学习模型，并描述它在复杂环境中学习的挑战和方法。

7. 面试官：分析神经网络中的过拟合问题，提出针对过拟合问题的调优方法。

8. 面试官：探讨神经网络中的注意力机制，以及它在自然语言处理任务中的应用。

9. 面试官：对生成对抗网络（GAN）进行深入解析，并讨论GAN在自然语言处理领域的潜在应用。

10. 面试官：讨论神经网络模型中的批归一化技术，以及它对模型训练和收敛的影响。