1. 面试官：介绍自动编码器(Autoencoders)中的编码器和解码器的工作原理。

2. 面试官：探讨如何在深度学习中使用编码器和解码器实现特征提取和重建。

3. 面试官：解释自动编码器中的稀疏编码和降噪编码的概念及其对编码器和解码器的影响。

4. 面试官：比较自动编码器和变分自动编码器(Variational Autoencoders)的优缺点，并讨论它们在深度学习中的应用。

5. 面试官：如何利用自动编码器学习受限玻尔兹曼机(RBM)的特征表示？

6. 面试官：探讨自动编码器在深度学习中的无监督学习和半监督学习能力。

7. 面试官：解释自动编码器在生成对抗网络(GAN)中的角色和应用。

8. 面试官：探讨自动编码器在图像处理、语音识别和自然语言处理领域的应用及其挑战。

9. 面试官：比较卷积自动编码器和循环自动编码器的特点及其在深度学习中的应用。

10. 面试官：分析自动编码器在模式识别和模型优化中的重要性与作用。