1. 面试官：请解释长短期记忆网络 (LSTM) 是如何解决梯度消失和梯度爆炸的问题的？

2. 面试官：你能解释一下LSTM中的遗忘门 (forget gate) 是如何工作的吗？

3. 面试官：请解释LSTM中的输入门 (input gate) 是如何控制输入信息的？

4. 面试官：你能描述一下LSTM中的输出门 (output gate) 的作用吗？

5. 面试官：LSTM中的记忆细胞 (memory cell) 是如何存储和更新信息的？

6. 面试官：请说明LSTM网络中的输入门和遗忘门之间的关系以及它们在训练过程中的影响。

7. 面试官：你能详细介绍LSTM网络在自然语言处理 (NLP) 中的应用吗？

8. 面试官：请解释LSTM与门控循环单元 (GRU) 之间的区别和适用场景。

9. 面试官：你能描述一下LSTM网络中的“记忆细胞状态”在信息传递和存储方面的重要性吗？

10. 面试官：从软件工程的角度出发，你认为如何优化LSTM网络的性能和效率？