1. 面试官：简要解释什么是循环神经网络(RNN)，并举例说明其在自然语言处理中的应用。

2. 面试官：详细解释循环神经网络中的反向传播算法，以及其与前馈神经网络中的反向传播算法的主要区别。

3. 面试官：讨论循环神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，以及针对这些问题的常见解决方法。

4. 面试官：探讨循环神经网络中的长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)的设计原理和应用场景。

5. 面试官：如何在循环神经网络中实现序列到序列的学习任务，例如机器翻译。详细解释其核心思想和实现过程。

6. 面试官：探讨循环神经网络中的注意力机制，以及其在序列建模中的作用和重要性。

7. 面试官：讨论循环神经网络与卷积神经网络的异同点，以及它们分别适用于哪些领域和任务。

8. 面试官：详细介绍循环神经网络中的递归神经网络(RvNN)及其特点，以及递归神经网络与普通的递归神经网络的区别。

9. 面试官：讨论循环神经网络中的参数共享机制，以及其如何影响模型的训练和泛化能力。

10. 面试官：如何使用循环神经网络进行时间序列预测任务，例如股票价格预测或天气预测。详细说明模型设计和训练过程。