Ne všechna data se vejdou do mřížky. Sociální sítě, molekuly a silniční mapy jsou grafy s uzly a hranami, nikoli s pixely nebo sekvencemi. Grafové neuronové sítě fungují přímo na této struktuře a předávají si zprávy mezi propojenými uzly, aby se naučily reprezentace.

Základní operací je předávání zpráv. Každý uzel agreguje informace od svých sousedů, aktualizuje svou vlastní reprezentaci a opakuje to několik kol. Po dostatečném počtu vrstev každý uzel kóduje informace ze svého lokálního okolí.

Běžné úlohy s grafy

• Klasifikace uzlů
• Predikce odkazů
• Klasifikace grafů
• Doporučení spojení
• Predikce molekulárních vlastností

Škálování je náročné. Velké grafy mají miliony uzlů a hran a dávkové trénování se nevejde do paměti. Techniky vzorkování a minidávkové metody umožňují trénování, ale za cenu nižší přesnosti.