1. 面试官：请解释什么是循环神经网络(RNN)以及它在深度强化学习中的作用。

2. 面试官：针对过拟合和梯度消失/爆炸问题，你认为循环神经网络有哪些改进方法？

3. 面试官：请比较循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)的优缺点，并举例说明在强化学习中的应用场景。

4. 面试官：描述循环神经网络中的梯度传播问题，并提出解决方案。

5. 面试官：请解释循环神经网络中的门控机制(Gating Mechanism)是如何作用的，以及它对于强化学习的影响。

6. 面试官：在强化学习中，如何使用循环神经网络来建模环境和学习策略？

7. 面试官：探讨循环神经网络在探索与利用(Exploration and Exploitation)的权衡中的作用，以及如何解决相关的挑战。

8. 面试官：循环神经网络在硬件资源有限的情况下的应用存在哪些挑战，以及可能的解决方案。

9. 面试官：请提出一种创新的方法，通过循环神经网络来解决强化学习中的时间延迟问题。

10. 面试官：讨论循环神经网络与记忆增强网络(Memory-Augmented Networks)在强化学习中的结合方式及优势。