Graph Convolutional NetworksやGraph Attention Networksといった他のグラフ表現手法を導入することで𝑄関数および𝜇関数の精度向上が期待されます。これらの手法はノード間およびエッジ間相互作用を考慮した表現学習方法です。具体的には隣接ノードから情報収集して特徴量表現更新し，その後全体的意味理解能力増加させます．この結果，トレーニング中および推論時にグラフ内部及び外部依存関係捕捉能力増加して，HMARLシステム全体性能改善期待されます．