تم إثبات فعالية شبكات العصبونات الرسومية (GNNs) في مهام مختلفة مرتبطة بالشبكات. ومع ذلك، فإن معظم شبكات العصبونات الرسومية الحالية تستغل عادةً الإشارات ذات التردد المنخفض لميزات العقد، مما يثير سؤالاً أساسياً واحداً: هل المعلومات ذات التردد المنخفض هي كل ما نحتاجه في التطبيقات العملية؟ في هذا البحث، نقدم أولاً دراسة تجريبية لتقييم أدوار الإشارات ذات التردد المنخفض والترددين العالي، حيث تظهر النتائج بوضوح أن استكشاف الإشارات ذات التردد المنخفض فقط بعيد عن تعلم تمثيل عقد فعال في سيناريوهات مختلفة. كيف يمكننا تعلم المزيد من المعلومات بشكل متكيف يتجاوز المعلومات ذات التردد المنخفض في شبكات العصبونات الرسومية؟ يمكن أن يساعد الجواب المبني على المعرفة في تعزيز قابلية التكيف لـ GNNs. نواجه هذا التحدي ونقترح شبكة تلافيف رسومية جديدة للتكيف مع التردد (FAGCN) تحتوي على آلية تحكم ذاتي، والتي يمكنها دمج الإشارات المختلفة بشكل متكيف أثناء عملية نقل الرسائل. لتحقيق فهم أعمق، نقوم بتحليل نظري لأدوار الإشارات ذات التردد المنخفض والترددين العالي في تعلم تمثيل العقد، مما يفسر بشكل أكبر لماذا يمكن لـ FAGCN أن تكون متفوقة على أنواع مختلفة من الشبكات. تؤكد التجارب الواسعة على ست شبكات حقيقية أن FAGCN لا仅 فقط تخفف مشكلة التشبع الزائد (over-smoothing)، بل لديها أيضاً مزايا على أفضل التقنيات الحالية (state-of-the-arts).