Eine Architektur für Graph Neural Networks (GNNs), die es ermöglicht, Informationen aus unterschiedlichen Tiefen bzw. Nachbarschaftsgraden eines Knotens ("Jumping Knowledge") flexibel zu aggregieren und zu nutzen, um die Repräsentationskraft des Modells zu verbessern.