介绍一下卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）

卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像识别和分类。它通过卷积层、池化层和全连接层等组件来提取图像的特征，并将其分类。

循环神经网络（RNN）是一种能够处理序列数据的神经网络，它的每个节点都有一个内部状态，可以接收前一个节点的输出作为输入，并将自己的输出传递给下一个节点。RNN 可以用于自然语言处理、语音识别等任务。

长短时记忆网络（LSTM）是一种特殊的 RNN，它通过门控单元来控制信息的流动，从而解决了传统 RNN 中的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM 可以用于机器翻译、语音识别等任务。