我正在寻求使用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个训练示例的 dataset 之后，我调用了 trainUntilConvergence(dataset=training_data,maxEpochs=100) ，它找到了神经网络的最佳权重 . 如果我再次调用此函数，在另一个 dataset 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 . 感谢您的时间 .