在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）中，神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)的激活函數(shù)可以是以下選項(xiàng)：

A: sigmoid
B: tanh
C: ReLU
D: Leaky ReLU

因此，正確答案是A, B, C, D。這四個(gè)選項(xiàng)都是常用的激活函數(shù)。下面是對(duì)每個(gè)激活函數(shù)的專(zhuān)業(yè)分析：

A: **Sigmoid**
Sigmoid函數(shù)將輸入值壓縮到0到1之間，適合用于二分類(lèi)問(wèn)題的輸出層。它的公式是 \( \sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} \)。然而，sigmoid函數(shù)在深層網(wǎng)絡(luò)中可能導(dǎo)致梯度消失問(wèn)題，因?yàn)楫?dāng)輸入值非常大或非常小時(shí)，梯度會(huì)趨近于零。

B: **Tanh**
Tanh函數(shù)是雙曲正切函數(shù)，輸出范圍在-1到1之間。它的公式是 \( \tanh(x) = \frac{e^x - e^{-x}}{e^x + e^{-x}} \)。相比于sigmoid，tanh函數(shù)的輸出均值為0，這通?？梢詭椭諗克俣雀?。然而，它也存在梯度消失問(wèn)題。

C: **ReLU (Rectified Linear Unit)**
ReLU函數(shù)是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)中最常用的激活函數(shù)之一。它的公式是 \( f(x) = \max(0, x) \)。ReLU函數(shù)引入了非線性，同時(shí)解決了梯度消失問(wèn)題，使得訓(xùn)練深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更加高效。然而，ReLU可能會(huì)導(dǎo)致“神經(jīng)元死亡”問(wèn)題，即某些神經(jīng)元可能永遠(yuǎn)不會(huì)激活。

D: **Leaky ReLU**
Leaky ReLU是ReLU的一個(gè)變種，它允許負(fù)值通過(guò)一個(gè)很小的斜率。其公式是 \( f(x) = x \) if \( x > 0 \) else \( ax \)（通常a是一個(gè)很小的常數(shù)，如0.01）。Leaky ReLU解決了ReLU的“神經(jīng)元死亡”問(wèn)題，允許一些負(fù)梯度通過(guò)，從而保持神經(jīng)元的活性。

綜上所述，這四種激活函數(shù)在不同的場(chǎng)景下都有其適用性和局限性，選擇合適的激活函數(shù)需要根據(jù)具體問(wèn)題和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整。