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基于深度学习的电子邮件分类系统的设计与实现(中期汇报表)

时间:2024-08-04 12:27:11浏览次数:10  
标签:分类 MLP 学习 汇报 垃圾邮件 深度 设计 电子邮件

本科生毕业论文(设计)中期汇报表
(学生填写)

学 院 计算机科学与通信工程学院 专 业 计算机科学与技术
姓 名 学 号
设计地点 江苏大学 指导教师
设计(论文)
题目 基于深度学习的电子邮件分类系统的设计与实现













结 一、 毕业设计的任务
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,为用户提供了更加优质的邮件服务体验。

二、 已经完成的任务
完成了对电子邮件分类系统的研究背景和意义的深入分析,明确了课题的研究目的和社会价值。
系统地梳理了国内外在电子邮件分类领域的研究现状,为后续研究提供了理论基础和参考。
对Python编程语言、PyCharm开发环境以及PyTorch深度学习框架进行了学习和掌握,为实验的顺利进行打下了基础。
设计了基于全连接神经网络(MLP)的电子邮件分类模型,并在理论上论证了其可行性。
成功搭建了

标签:分类,MLP,学习,汇报,垃圾邮件,深度,设计,电子邮件
From: https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/140904492

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