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本课题研究的主要内容及方法：
主要内容：
本文旨在利用深度学习技术，构建基于全连接神经网络（MLP）的垃圾邮件分类系统，以提升用户的邮件使用体验并维护服务器的正常工作。设计采用UCI机器学习数据库中的垃圾邮件数据集，通过Pytorch深度学习库搭建MLP模型，并利用优化器进行有标签的监督学习分类。此外，本文还利用PytorchViz库对神经网络进行可视化，以便直观地了解模型结构；同时，使用Canvas库对损失函数值和识别精度的对数变化过程进行可视化，以监控模型训练过程。实验结果表明，所构建的垃圾邮件分类系统具有良好的分类性能和泛化能力，能有效识别并过滤垃圾邮件，为用户提供更加优质的邮件服务体验。
主要方法如下：
本研究采用UCI机器学习数据库中的垃圾邮件数据集作为实验数据。该数据集包含了大量的垃圾邮件和正常邮件样本，为训练和测试分类器提供了丰富的数据资源。在数据预处理阶段，我们将对邮件文本进行清洗、分词、去除停用词等操作，以提取出有效的特征信息。
本研究使用PyTorch深度学习库建立MLP（多层感知机）全连接神经网络模型。模型设计包括确定网络层数、每层的神经元数量、激活函数等关键参数。通过搭建多层感知机结构，模型能够学习到邮件文本中的深层特征表示，从而实现对垃圾邮件的准确分类。
为了优化神经网络的参数，本研究采用适合该任务的优化器，如Adam或SGD等。在训练过程中，我们使用有标签的监督学习方式，通过反向传播算法和梯度下降方法更新网络参数，使模型逐渐逼近最佳分类效果。
为了评估模型的性能，本研究使用准确率、召回率、F1值等指标对分类结果进行评估。此外，我们还利用PyTorchViz库将神经网络结构进行可视化，直观地展示模型的层次结构和连接关系。同时，使用Canvas库将损失函数值和识别精度的对数变化过程进行可视化，以便更好地了解模型的训练过程和性能变化。
本研究采用Python编程语言进行实现，开发环境选用PyCharm Community Edition和Anaconda3。在搭建好运行环境后，我们将进行一系列实验验证模型的性能，包括不同参数设置下的对比实验、与其他分类算法的对比实验等。
综上所述，本课题研究的主要内容是基于深度学习的电子邮件分类系统的设计与实现，包括数据集选择与预处理、全连接神经网络模型设计、优化器选择与训练过程、模型性能评估与可视化以及运行环境搭建与实验验证等方面。通过本研究，旨在为用户提供一个高效、准确的垃圾邮件分类系统，提升用户的使用体验并维护服务器的正常工作。
其中开发硬件：Inter Core i5-8300H NVIDIA GTX1050Ti ；
操作系统：Windows10 ；
开发环境：Pycharm Community Edition、Anaconda3
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