Thirdly, the reduce_func function collects the shipped messages by the message_func function. After collecting the node data Ah and shipped data Bh_j and e_ij from the mailbox, the line h = Ah_i + torch.sum(sigma_ij * Bh_j, dim=1) / torch.sum(sigma_ij, dim=1) computes the hidden representation of each node as indicated in (Eq. 5). Note however, that this only represents the term (Ax+∑vj→vη(ej)⊙Bxj without the ReLU(⋅) and residual connection.
Troisièmement, la fonction reduce_func collecte les messages envoyés par la fonction message_func. Après avoir collecté les données du nœud Ah et les données expédiées Bh_j et e_ij de la mailbox, la ligne h = Ah_i + torch.sum(sigma_ij * Bh_j, dim=1) / torch.sum(sigma_ij, dim=1) calcule la représentation cachée de chaque nœud comme indiqué dans (Eq. 5). A noter cependant que cela ne représente que le terme (Ax+∑vj​→v​η(ej​)⊙Bxj​) sans le ReLU(⋅) et la connexion résiduelle.