本发明涉及基于SVD的用于手写汉字识别的循环神经网络的加速方法，包括以下步骤：S1：设计并训练出一个用于联机手写汉字的循环神经网络；S2：对参数矩阵进行SVD分解，根据所需加速的倍数，计算分解后的参数矩阵；S3：根据分解得到的参数矩阵对网络进行初始化；S4：对整个网络针对联机手写识别任务重新进行训练，以达到微调的作用；S5：优化前向实现，动态设置前向过程网络的时间节点长度。本发明采用了循环神经网络针对联机手写汉字识别，并且运用了SVD对训练得到的网络进行分解，显著减少了网络的计算复杂度，同时，在前向过程中根据输入数据动态地设置网络的时间节点长度，加速网络的前向运行时间，保证了网络的识别精度。