1. 面试官：请介绍一个具有创新性的 RNN 应用案例，并说明它对行业或社会的影响。

2. 面试官：你认为 RNN 在自然语言处理领域的哪些方面具有优势？举例说明。

3. 面试官：RNN 在时间序列数据分析中有何独特优势？请给出一个实际案例。

4. 面试官：如何解决 RNN 模型中的梯度消失和梯度爆炸问题？请详细阐述相关方法和原理。

5. 面试官：介绍一个基于 RNN 的预测模型，并说明其在预测准确性和稳定性方面的特点。

6. 面试官：你认为 RNN 与传统神经网络模型相比的优势和劣势是什么？

7. 面试官：RNN 模型中的门控循环单元（GRU）和长短期记忆网络（LSTM）有何异同？并说明它们的应用场景和适用条件。

8. 面试官：如何评估和优化 RNN 模型的性能？请列举出常见的评估指标和优化方法。

9. 面试官：你认为 RNN 在音乐生成领域有哪些创新应用？请举例说明。

10. 面试官：RNN 模型的训练时间较长，你有哪些优化模型训练时间的建议？