Không phải tất cả dữ liệu đều phù hợp với dạng lưới. Mạng xã hội, phân tử và bản đồ đường đi là các đồ thị, với các nút và cạnh thay vì điểm ảnh hoặc chuỗi. Mạng nơ-ron đồ thị hoạt động trực tiếp trên cấu trúc này, truyền thông điệp giữa các nút được kết nối để học các biểu diễn.

Nguyên tắc hoạt động cốt lõi là truyền thông điệp. Mỗi nút tổng hợp thông tin từ các nút lân cận, cập nhật biểu diễn của chính nó và lặp lại quá trình này trong nhiều vòng. Sau khi đạt đủ số lớp, mỗi nút mã hóa thông tin từ vùng lân cận cục bộ của nó.

Các tác vụ đồ thị thông thường

• Phân loại nút
• Dự đoán liên kết
• Phân loại đồ thị
• Đề xuất các kết nối
• Dự đoán các tính chất phân tử

Việc mở rộng quy mô là một thách thức. Các đồ thị lớn có hàng triệu nút và cạnh, và việc huấn luyện toàn bộ lô dữ liệu không thể chứa hết trong bộ nhớ. Các kỹ thuật lấy mẫu và phương pháp huấn luyện theo lô nhỏ giúp việc huấn luyện trở nên khả thi, nhưng phải trả giá bằng một phần độ chính xác.