正確答案是A: Sigmoid函數(shù), B: ReLU函數(shù), 和C: tanh雙曲正弦函數(shù)。

分析：

A: Sigmoid函數(shù)是一種常用的激活函數(shù)，尤其是在早期的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。它將輸入值壓縮到0到1之間，使其適合用于輸出概率的場(chǎng)景。然而，Sigmoid函數(shù)存在梯度消失問題，在深層網(wǎng)絡(luò)中效果不佳。

B: ReLU函數(shù)（Rectified Linear Unit）是目前最流行的激活函數(shù)之一，尤其是在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。ReLU函數(shù)的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡單，并且能夠有效緩解梯度消失問題。然而，它在某些情況下可能導(dǎo)致神經(jīng)元“死亡”，即輸出恒為零。

C: tanh雙曲正弦函數(shù)也是一種常用的激活函數(shù)。與Sigmoid函數(shù)類似，tanh函數(shù)將輸入值壓縮到-1到1之間。相較于Sigmoid函數(shù)，tanh函數(shù)的輸出均值為0，因此在某些情況下可以加速收斂。不過，tanh函數(shù)同樣存在梯度消失問題。

D: MSE函數(shù)（Mean Squared Error，均方誤差）不是激活函數(shù)，而是一種常用的損失函數(shù)，主要用于回歸問題中衡量模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的差異。

綜上所述，A、B和C是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的激活函數(shù)，而D是損失函數(shù)。