为了理解卷积神经网络的主要思想，特别是对于cnn的新手，我们尽可能地减小这些代码，并且在代码中添加了许多注释，几乎每一行都有一个注释。
这些代码中的CNN是使用ELM训练的，并且局部字段彼此独立(没有重叠)。

如果你使用这个工具箱，请在论文中引用我的名字。
对于任何参考资料，你可以从我在工作中使用的这些开始:
[1] C. M. Vong，“基于局部接受场的极限学习机”，IEEE计算。智能。杂志，第10卷，no。2，页18-29,2015。
[2]黄国强，梁楠楠，荣宏，P. Saratchandran，和N. Sundararajan，“极限学习机器(ELM)的在线顺序极限学习机回顾，”Int。相依第一版。智能。,没有。Ci, 2005年。
[3] O. Barak, M. Rigotti，和S. Fusi，“混合选择性神经元的稀疏性控制泛化-区分权衡”，J.神经科学。，第33卷，no。9, pp. 3844-3856, 2013。