1. 面试官：介绍一下LSTM的基本原理和结构。

2. 面试官：详细解释一下LSTM的遗忘门、输入门和输出门的作用和原理。

3. 面试官：LSTM相对于传统RNN的优势是什么？举例说明。

4. 面试官：如何解决LSTM训练中的梯度消失和梯度爆炸问题？

5. 面试官：探讨一下LSTM在自然语言处理中的应用和效果。

6. 面试官：LSTM模型中的记忆细胞是如何更新和存储信息的？

7. 面试官：为什么说LSTM对长序列数据有更好的建模能力？

8. 面试官：LSTM中的门控机制是如何帮助模型实现长期依赖的？

9. 面试官：分析LSTM模型在时间序列预测中的优劣势，并提出改进方案。

10. 面试官：谈谈您对LSTM未来发展方向的看法。