Ce projet utilise l'apprentissage profond pour analyser les données génomiques et inférer l'histoire de la taille de population. Il est basé sur le papier "Deep learning for population size history inference: design, comparison and combination with approximate Bayesian computation" et fournit une implémentation PyTorch de l'architecture SPIDNA avec la plus faible erreur de prédiction.