我希望使用Pybrain实现在线机器学习算法。我知道在线机器学习没有内置的优化，但我想知道我是否可以通过在单个训练样例（即SGD）上反复训练神经网络来实现解决方法。
在我实例化神经网络和1 {1}}训练示例后，我调用dataset，找到神经网络的最佳权重。如果我再次调用此函数，在另一个trainUntilConvergence(dataset=training_data,maxEpochs=100)上，它会保留已经学过的权重，还是会重新开始。如果它保留了之前培训的权重，它实际上是执行SGD，因此可以实现在线机器学习，对吧？
我最近进入了机器学习，数据科学和Stack Overflow。 对不起，如果我的问题天真和/或不清楚。谢谢你的时间。