グラフ構造が複雑性を増すと、通常のニューラルネットワークには処理の難しさが生じますが、SpikingGATモデルはその注意機構とスパイク活動によって、より効果的に複雑なグラフ構造を処理できる可能性があります。高度な注意機構とスパイクニューロンの組み合わせにより、SpikingGATモデルは複雑なグラフ構造においても適切なノードや特徴に焦点を当てることができ、より優れた表現学習を実現する可能性があります。そのため、グラフ構造の複雑性が高い場合でも、SpikingGATモデルは他のモデルよりも優れた性能を発揮する可能性があります。