Tüm veriler bir ızgaraya sığmaz. Sosyal ağlar, moleküller ve yol haritaları, pikseller veya diziler yerine düğümler ve kenarlardan oluşan grafiklerdir. Grafik sinir ağları, temsilleri öğrenmek için bağlı düğümler arasında mesajlar ileterek doğrudan bu yapı üzerinde çalışır.

Temel işlem mesaj iletimidir. Her düğüm komşularından bilgi toplar, kendi temsilini günceller ve bu işlemi birkaç tur boyunca tekrarlar. Yeterli katmandan sonra, her düğüm yerel komşuluğundan gelen bilgileri kodlar.

Ortak grafik görevleri

• Düğüm sınıflandırması
• Bağlantı tahmini
• Grafik sınıflandırması
• Bağlantı önermek
• Moleküler özelliklerin tahmin edilmesi

Ölçeklendirme bir zorluktur. Büyük grafikler milyonlarca düğüm ve kenara sahiptir ve tam toplu eğitim belleğe sığmaz. Örnekleme teknikleri ve mini toplu yöntemler, doğruluktan bir miktar ödün vererek eğitimi mümkün kılar.