卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种深度学习模型，主要用于处理具有类似网格结构的数据，如图像、语音和文本，CNN在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著的成功，以下是一些常见的卷积神经网络结构：

1、LeNet5

LeNet5是Yann LeCun于1998年提出的一个简单的卷积神经网络，主要用于手写数字识别，它包含两个卷积层、两个池化层和三个全连接层。

2、AlexNet

AlexNet是2012年ImageNet图像分类比赛的冠军模型，由Alex Krizhevsky提出，它包含五个卷积层和三个全连接层，引入了ReLU激活函数、Dropout技术和数据增强等方法。

3、VGG

VGG是由牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）提出的一种卷积神经网络，主要特点是使用了较小的卷积核（3×3）和较深的网络结构，VGG在2014年ImageNet比赛中获得了第二名。

4、GoogLeNet

GoogLeNet是2014年ImageNet比赛的冠军模型，由Google团队提出，它采用了Inception模块，通过并行多个不同大小的卷积核来提高计算效率，GoogLeNet还引入了全局平均池化层，减少了参数数量。

5、ResNet

ResNet（残差网络）是2015年ImageNet比赛的冠军模型，由微软亚洲研究院提出，它通过引入残差模块解决了深度神经网络中的梯度消失问题，使得网络可以训练到上百层。

6、DenseNet

DenseNet（稠密连接网络）是2017年ImageNet比赛的冠军模型，由黄高等人提出，它通过将每一层与之前所有层进行连接，实现了特征图的复用，提高了模型的表达能力。

7、MobileNet

MobileNet是针对移动设备和嵌入式系统设计的一种轻量级卷积神经网络，由Google团队提出，它采用了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution），在保持较高性能的同时，大大降低了计算量和参数数量。

8、EfficientNet

EfficientNet是2019年ImageNet比赛的冠军模型，由Mingxing Tan等人提出，它通过复合缩放方法（Compound Scaling）平衡了网络的宽度、深度和分辨率，实现了更高效的性能提升。

这些卷积神经网络结构在不断发展和完善，为解决各种复杂问题提供了强大的工具。