卷积神经网络有哪些，他们的结构和特点

卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 是深度学习中应用最为广泛的模型之一，主要用于图像、视频、语音等数据的分类、识别和分割等任务。常见的卷积神经网络包括 LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet 等，它们的结构和特点如下：

1. LeNet：LeNet 是最早的卷积神经网络之一，由 Yann LeCun 在 1998 年提出，主要用于手写数字的识别。LeNet 的网络结构比较简单，包含卷积层、池化层和全连接层，其中卷积层和池化层交替出现，可以有效地提取图像的特征。

2. AlexNet：AlexNet 是在 2012 年 ImageNet 比赛中夺得冠军的卷积神经网络，由 Alex Krizhevsky 等人提出。AlexNet 包含 5 个卷积层和 3 个全连接层，其中采用了大量的参数和数据增强等技术，取得了非常好的效果。

3. VGG：VGG 是由 Oxford University 的 Karen Simonyan 和 Andrew Zisserman 在 2014 年提出的卷积神经网络，其特点是网络深度比较大，可以达到 19 层或者更多。VGG 的结构比较简单，主要由卷积层和全连接层组成，其中卷积层采用了较小的 3x3 的卷积核，可以有效地增加网络深度。

4. GoogLeNet：GoogLeNet 是由 Google 在 2014 年提出的卷积神经网络，其特点是网络深度很深，但是参数比较少。GoogLeNet 的网络结构采用了 Inception 模块，可以在不增加参数数量的情况下提高网络的深度和准确率。

5. ResNet：ResNet 是由 Microsoft 在 2015 年提出的卷积神经网络，其特点是网络非常深，可以达到几十甚至上百层。ResNet 的结构采用了残差连接，可以有效地解决梯度消失和梯度爆炸等问题，提高网络的训练速度和准确率。