Nem todos os dados cabem numa grelha. As redes sociais, as moléculas e os mapas rodoviários são grafos, com nós e arestas em vez de pixéis ou sequências. As redes neuronais gráficas operam diretamente nesta estrutura, passando mensagens entre nós ligados para aprender representações.

A operação principal é a troca de mensagens. Cada nó agrega informação dos seus vizinhos, atualiza a sua própria representação e repete o processo durante várias rondas. Após um número suficiente de camadas, cada nó codifica informação da sua vizinhança local.

Tarefas comuns de grafos

• Classificação de nós
• Previsão de links
• Classificação de grafos
• Recomendando ligações
• Previsão de propriedades moleculares

A escalabilidade é um desafio. Os grafos grandes têm milhões de nós e arestas, e o treino em batch completo não cabe na memória. As técnicas de amostragem e os métodos de mini-lotes tornam o treino viável, embora com alguma perda de precisão.