1. 面试官：请解释反向传播算法，并说明它在神经网络训练中的作用。

2. 面试官：设计一个新型的神经网络层，能够在训练过程中自动调节学习率和正则化参数。

3. 面试官：描述如何使用生成对抗网络（GAN）来生成逼真的人脸图像，包括训练过程和潜在应用。

4. 面试官：你如何解决神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题？请具体描述你的解决方案。

5. 面试官：用“蒙特卡洛树搜索”思想解释强化学习中的价值函数更新方式，并说明其在AlphaGo中的应用。

6. 面试官：设计一种新型的损失函数，能够同时优化多个不同类型的任务，如分类、回归和生成。

7. 面试官：描述一种能够自适应调整网络结构的神经网络模型，并说明其在动态环境下的优势。

8. 面试官：解释注意力机制在神经网络中的作用，以及对注意力机制进行可解释性分析的方法。

9. 面试官：请描述一种能够利用量子计算机进行加速的神经网络训练算法，并说明其与经典计算机算法的比较。

10. 面试官：设计一种基于神经网络的自适应学习率调整方法，能够根据每个参数的特征自动调节学习率。