شبكات العصبونات الرسومية (GNNs)، رغم تحقيقها أداءً ملحوظًا في مهام مختلفة، فإنها مقيدة نظريًا باختبار Weisfeiler-Lehman من الدرجة الأولى، مما يؤدي إلى حدود فيما يتعلق بتعبير الرسم البياني. على الرغم من أن الأعمال السابقة حول شبكات العصبونات الرسومية ذات الرتبة الأعلى التوبولوجية تتجاوز تلك الحدود، إلا أن هذه النماذج غالبًا ما تعتمد على افتراضات حول بنية الرسم البياني الفرعية. تحديدًا، تستفيد شبكات العصبونات التوبولوجية من شيوع المجموعات الكلية (cliques) والدوائر (cycles) والحلقات (rings) لتعزيز عملية نقل الرسائل. يقدم بحثنا وجهة نظر جديدة من خلال التركيز على المسارات البسيطة داخل الرسوم البيانية أثناء عملية نقل الرسائل التوبولوجية، مما يحرر النموذج من الافتراضات الاستقرائية المقيدة. نثبت أنه عن طريق رفع الرسوم البيانية إلى مجمعات المسارات (path complexes)، يمكن لنموذجنا تعميم الأعمال الموجودة في مجال التوبولوجيا مع الاستفادة من العديد من النتائج النظرية حول المجمعات البسيطية (simplicial complexes) والمجمعات الخلوية المنتظمة (regular cell complexes). دون الحاجة إلى افتراضات سابقة حول بنية الرسم البياني الفرعية، يتفوق طريقتنا على الأعمال السابقة في مجالات توبولوجية أخرى وتحقيق أفضل النتائج في مجموعة متنوعة من المعايير.