Nu toate datele se încadrează într-o grilă. Rețelele sociale, moleculele și hărțile rutiere sunt grafuri, cu noduri și muchii, mai degrabă decât pixeli sau secvențe. Rețelele neuronale grafice operează direct pe această structură, transmițând mesaje între nodurile conectate pentru a învăța reprezentări.

Operațiunea principală este transmiterea mesajelor. Fiecare nod agregă informații de la vecinii săi, își actualizează propria reprezentare și repetă procesul timp de mai multe runde. După ce există suficiente straturi, fiecare nod codifică informații din vecinătatea sa locală.

Sarcini grafice comune

• Clasificarea nodurilor
• Predicția legăturilor
• Clasificarea grafurilor
• Recomandarea conexiunilor
• Prezicerea proprietăților moleculare

Scalarea este o provocare. Grafurile mari au milioane de noduri și muchii, iar antrenamentul full-batch nu încape în memorie. Tehnicile de eșantionare și metodele mini-batch fac antrenamentul fezabil, cu un anumit cost al preciziei.