nv_rand: refactor

- rename nv_gaussian_rand to nv_nrand
- add rmin/rmax parameter to nv_vector_rand/nv_matrix_rand
nv_dae:dropout with max pooling

ランダムにdropoutするより隣り合った中間層をペアとして
出力の小さい方をdropout(max pooling)したほうが
ペアごとに相反するフィルタが学習されてペアの組み合わせで
恒等関数が学習されるという構造が作られるのと
出力がスパースになるのとで認識の精度が上がることが分かったので
それに実装しなおした