Python语言编写程序，搭建神经网络，实现垃圾分类。

好的，具体步骤如下：

1. 收集数据：首先需要收集垃圾分类的数据集，包括有标签的垃圾图片和对应的分类标签。可以从公开数据集中获取，也可以自己手动收集。

2. 数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括图像处理和标签预处理。图像处理可以包括裁剪、缩放、增强等操作。标签预处理可以将分类标签转换成数字标签。

3. 搭建神经网络：使用Python编写程序，搭建神经网络模型。可以使用TensorFlow、Keras、PyTorch等深度学习框架。可以选择卷积神经网络、全连接神经网络或者其他结构。

4. 训练模型：使用收集到的数据集对神经网络模型进行训练。可以采用批量梯度下降、随机梯度下降等优化算法来优化模型。

5. 模型评估：使用测试集对训练好的神经网络模型进行评估，可以使用准确率、召回率、F1值等指标来评估模型的性能。

6. 模型应用：将训练好的神经网络模型应用到实际垃圾分类任务中，可以使用摄像头获取图片或者手动选择图片进行分类。

希望这些步骤可以帮助你实现垃圾分类的神经网络。