1. 面试官：请解释循环神经网络 (RNN) 的工作原理。

2. 面试官：你能描述 RNN 和传统神经网络 (feedforward neural network) 之间的主要区别吗？

3. 面试官：在训练 RNN 时，你遇到过哪些常见的问题，以及如何解决这些问题？

4. 面试官：如何使用 RNN 进行自然语言处理 (NLP) 任务？

5. 面试官：你认为循环神经网络在处理时间序列数据方面有哪些优势和局限性？

6. 面试官：请解释梯度消失 (gradient vanishing) 在训练 RNN 中可能出现的问题，并提出解决方案。

7. 面试官：如何在 RNN 中处理长序列数据时避免内存消耗和计算效率低下的问题？

8. 面试官：你能解释一下 RNN 中的门控循环单元 (GRU) 和长短期记忆网络 (LSTM) 吗？它们有什么区别？

9. 面试官：请说明 RNN 中的注意力机制 (attention mechanism) 是如何工作的，以及它对模型性能的影响。

10. 面试官：你认为在未来的研究中，循环神经网络有哪些改进的可能性和方向？