1. 面试官：如何解释循环神经网络 (RNN) 的结构以及工作原理？

2. 面试官：请说明一些用于解决 RNN 训练中的梯度消失和爆炸问题的方法。

3. 面试官：使用 Python 和 TensorFlow 或 PyTorch，编写一个简单的 RNN 模型来完成文本生成任务。

4. 面试官：RNN 与传统前馈神经网络有哪些区别？请举例说明它们的应用场景和优势。

5. 面试官：如何解决 RNN 中的长期依赖问题？请提供算法或方法，说明其原理和应用情境。

6. 面试官：请描述 RNN 中的循环连接是如何处理时间序列数据的，并解释相关的数学计算。

7. 面试官：RNN 模型中的门控循环单元 (GRU) 与长短期记忆网络 (LSTM) 有何异同？在什么情况下使用它们？

8. 面试官：如何评估 RNN 模型的性能？请提供不同的评估指标并解释其含义。

9. 面试官：说说循环神经网络在自然语言处理（NLP）领域中的应用，以及遇到的挑战和解决方案。

10. 面试官：RNN 模型在时间序列预测中的应用场景，以及如何优化模型来提高预测精度？