1. 面试官：解释自动编码器(Autoencoder)的工作原理，并说明其在深度学习中的重要性。

2. 面试官：探讨自动编码器(Autoencoder)与主成分分析(PCA)的相似性和区别。

3. 面试官：描述自动编码器(Autoencoder)在图像处理中的应用，并分析其优势和局限性。

4. 面试官：解释自编码器的过拟合问题，并提出有效的解决方法。

5. 面试官：谈谈自动编码器(Autoencoder)与生成对抗网络(GAN)的关系，以及它们在图像生成中的比较和应用场景。

6. 面试官：如何设计一个多层自动编码器(Multilayer Autoencoder)，并说明其在特征提取和表示学习中的作用。

7. 面试官：分析自动编码器在异常检测(Anomaly Detection)和信号处理中的应用，并讨论其优缺点。

8. 面试官：探讨自动编码器在无监督学习(Unsupervised Learning)中的作用和意义，以及与监督学习的区别。

9. 面试官：讨论自动编码器在降维和特征压缩中的应用，以及其在数据可视化和分析中的价值。

10. 面试官：解释自动编码器的反向传播算法(Backpropagation)并说明在训练过程中可能遇到的问题和解决方法。