1. 面试官：请解释循环神经网络(RNN)是如何处理序列数据的？

2. 面试官：当涉及到长期依赖(long-term dependency)时，RNN有什么局限性？可以提出一种改进的方法吗？

3. 面试官：RNN中的梯度消失问题是什么？如何解决这个问题？

4. 面试官：有哪些常见的循环神经网络结构？它们之间有何区别？

5. 面试官：请解释循环神经网络中的隐藏状态(h- state)和记忆单元(memory cell)的区别和作用？

6. 面试官：RNN中的时间步展开(Time Step Unrolling)是什么？它与标准前馈神经网络有何区别？

7. 面试官：为什么 LSTM(Long Short-Term Memory)和 GRU(Gated Recurrent Unit)被设计出来？它们分别解决了什么问题？

8. 面试官：请解释门控循环单元(GRU)中的门控机制是如何工作的？

9. 面试官：如何在循环神经网络中处理变长的输入序列？

10. 面试官：RNN 中的反向传播算法是如何实现的？