這四種都是可用的激活函數(shù)

在BP神經(jīng)網(wǎng)絡（反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡）中，神經(jīng)元節(jié)點中的激活函數(shù)可以是以下幾種：

A: 邏輯函數(shù)（Sigmoid）
B: 雙曲正切函數(shù)（tanh）
C: 線性整流函數(shù)（ReLU）
D: 帶泄露修正線性單元（Leaky ReLU）

正確答案是：A, B, C, D

專業(yè)分析如下：

1. **邏輯函數(shù)（Sigmoid）**：
- 邏輯函數(shù)（Sigmoid）將輸入映射到0到1之間的值，常用于二分類問題。
- 缺點是容易導致梯度消失問題，特別是在深層網(wǎng)絡中。

2. **雙曲正切函數(shù)（tanh）**：
- tanh函數(shù)將輸入映射到-1到1之間的值，相對于Sigmoid函數(shù)，其輸出的均值為0，因此在某些情況下收斂速度更快。
- 同樣存在梯度消失問題，但比Sigmoid稍微好一些。

3. **線性整流函數(shù)（ReLU）**：
- ReLU函數(shù)將輸入小于0的值映射為0，大于0的值保持不變。其計算簡單且能有效緩解梯度消失問題。
- 缺點是可能導致“神經(jīng)元死亡”問題，即某些神經(jīng)元在訓練過程中可能永遠不會被激活。

4. **帶泄露修正線性單元（Leaky ReLU）**：
- Leaky ReLU是對ReLU的改進，允許輸入小于0時有一個很小的斜率（通常是一個小的常數(shù)值）。
- 這種改進可以減少“神經(jīng)元死亡”問題。

綜上所述，這四種激活函數(shù)在BP神經(jīng)網(wǎng)絡中都是常用的，可以根據(jù)具體的應用場景選擇合適的激活函數(shù)。