--- format: "aidr-story-markdown/v1" id: "a262ce4f56ce92fb1f6c92a5a3baa575d81b53c5d7bd65da7e8d3d4d41f7dc24" canonical_url: "https://aidr.today/a262ce4f?lang=vi" title: "Giải mã tín hiệu vũ trụ bằng học sâu và Keras" lang: "vi" requested_lang: "vi" available_langs: ["en","vi"] translation_fallback: null fallback_fields: [] published_at: "2026-09-15T19:46:17.000Z" category: "Research" topics: [] source_urls: ["https://developers.googleblog.com/decoding-cosmic-signals-with-deep-learning-and-keras/"] summary: "Đã nhiều thế kỷ, các nhà khoa học cố hết sức để phân tích tần số và sóng điện từ phát ra từ sao hỏa và các thiên thể khác. Kể từ bây giờ, các nhà khoa học có thể áp dụng mạng nơ-ron sâu (deep learning) được xây trên thư viện Keras để 'hiểu thêm' về vũ trụ. Kỳ quan doanh thu hàng nghìn USD của Keras旗下的 DeepSignals, xây trên Keras ViT (Vision Transformer), được list lên chia sẻ cùng các kỹ sư thuộc thành viên nhiệt huyết của community Keras. Bài hướng dẫn cài đặt Keras lên GPU và sử dụng Keras ViT được viết bằng Python. Các file dữ liệu và mã hoàn chỉnh để chạy tới 3 ngày được xếp trong repo Github." --- # Giải mã tín hiệu vũ trụ bằng học sâu và Keras > [Open the canonical story]() **Published:** 2026-09-15T19:46:17.000Z **Category:** Research ## Summary Đã nhiều thế kỷ, các nhà khoa học cố hết sức để phân tích tần số và sóng điện từ phát ra từ sao hỏa và các thiên thể khác\. Kể từ bây giờ, các nhà khoa học có thể áp dụng mạng nơ\-ron sâu \(deep learning\) được xây trên thư viện Keras để 'hiểu thêm' về vũ trụ\. Kỳ quan doanh thu hàng nghìn USD của Keras旗下的 DeepSignals, xây trên Keras ViT \(Vision Transformer\), được list lên chia sẻ cùng các kỹ sư thuộc thành viên nhiệt huyết của community Keras\. Bài hướng dẫn cài đặt Keras lên GPU và sử dụng Keras ViT được viết bằng Python\. Các file dữ liệu và mã hoàn chỉnh để chạy tới 3 ngày được xếp trong repo Github\. ## Sources - [Story source]()