グラフのノード分類のための機械学習モデルであるFluid階層グラフネットワーク（FHGN）を意味すると思います。グラフ畳み込みネットワーク（GCN）の複数のスケールを持つグラフの階層への一般化と見なすことができます。FHGNモデルは、さまざまなグラフスケールに適応し、階層を通じて情報を効果的に伝播し、ノード分類タスクの精度を改善することを学ぶことができます。FHGNは、グラフの階層で再帰的な方法でグラフ畳み込みを使用するというアイデアを活用します。各グラフレベルは、前のレベルの情報を集約することによって取得されます。
I assume you meant Fluid Hierarchical Graph Network (FHGN), which is a machine learning model for node classification in graphs. It can be seen as a generalization of Graph Convolutional Networks (GCN) to a hierarchy of graphs with multiple scales. The FHGN model can learn to adapt to different graph scales and to propagate information effectively through the hierarchy, improving the accuracy of node classification tasks. FHGN leverages the idea of using graph convolutions in a recursive manner on a hierarchy of graphs, where each graph level is obtained by aggregating the information of the previous level.