1. 面试官：请解释循环神经网络 (RNN) 和传统前馈神经网络 (Feedforward Neural Network) 之间的区别和联系。

2. 面试官：详细介绍循环神经网络 (RNN) 的反向传播算法，并说明在训练过程中可能遇到的问题及解决方法。

3. 面试官：循环神经网络 (RNN) 中的梯度消失和梯度爆炸问题是什么？请讨论这些问题的原因和解决方法。

4. 面试官：如何设计一个循环神经网络 (RNN) 模型来处理序列数据？请从输入表示、网络结构和输出预测等方面详细说明。

5. 面试官：解释循环神经网络 (RNN) 中的长短期记忆 (LSTM) 单元和门控循环单元 (GRU)，并比较它们的优缺点。

6. 面试官：为什么循环神经网络 (RNN) 在处理长序列数据时会遇到记忆丢失的问题？提出一种创新性的解决方案。

7. 面试官：论述循环神经网络 (RNN) 在自然语言处理 (NLP) 中的广泛应用，并探讨RNN在NLP任务中的局限性和改进方向。

8. 面试官：探讨循环神经网络 (RNN) 在图像描述生成任务中的应用，包括图像特征提取和文本生成过程。

9. 面试官：介绍循环神经网络 (RNN) 与卷积神经网络 (CNN) 结合的方法及其在计算机视觉任务中的优势和局限性。

10. 面试官：描述一种基于循环神经网络 (RNN) 的创新性模型，用于解决实际问题，并阐述其原理、优点和应用领域。