函数名称：cnnsetup  输入参数：net，待设置的卷积神经网络；x，训练样本；y，训练样本对应标签；  输出参数：net，初始化完成的卷积神经网络  主要功能：对CNN的结构进行初始化 算法流程

　　%%========================================================================= %函数名称：cnntrain（） %输入参数：n

　　函数名称：cnnff（） 输入参数：net，神经网络；x，训练数据矩阵； 输出参数：net，训练完成的卷积神经网络 主要功能：使用当前的神经网络对输入的向量进行预测 算法流程：1）将样本打乱，随机选择

　　函数名称：cnnbp（） 输入参数：net，呆训练的神经网络；y，训练样本的标签，即期望输出 输出参数：net，经过BP算法训练得到的神经网络 主要功能：通过BP算法训练神经网络参数 实现步骤：1）将

　　函数名称：cnnapplygrads（），权值更新函数 输入参数：net，权值待更新的卷积神经网络；opts，神经网络训练的相关参数 输出参数： 算法流程：先更新卷积层的参数，再更新全连接层参数 注意

　　最近研究了几天深度学习的Matlab工具箱代码，发现作者给出的源码中注释实在是少得可怜，为了方便大家阅读，特对代码进行了注释，与大家分享。 　　在阅读Matlab工具箱代码之前，建议大家阅读几篇CNN

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　　参照 char-rnn-tensorflow，使用RNN的字符模型，学习并生成古诗。    准备环境 tensorflow   训练 python train.py在使用GPU的情况下，两个小时内即可

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