在BP神经网络（反向传播神经网络）中，神经元节点的激活函数可以是以下选项：

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

因此，正确答案是A, B, C, D。这四个选项都是常用的激活函数。下面是对每个激活函数的专业分析：

A: **Sigmoid**
Sigmoid函数将输入值压缩到0到1之间，适合用于二分类问题的输出层。它的公式是 \( \sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} \)。然而，sigmoid函数在深层网络中可能导致梯度消失问题，因为当输入值非常大或非常小时，梯度会趋近于零。

B: **Tanh**
Tanh函数是双曲正切函数，输出范围在-1到1之间。它的公式是 \( \tanh(x) = \frac{e^x - e^{-x}}{e^x + e^{-x}} \)。相比于sigmoid，tanh函数的输出均值为0，这通常可以帮助收敛速度更快。然而，它也存在梯度消失问题。

C: **ReLU (Rectified Linear Unit)**
ReLU函数是当前深度学习中最常用的激活函数之一。它的公式是 \( f(x) = \max(0, x) \)。ReLU函数引入了非线性，同时解决了梯度消失问题，使得训练深层神经网络更加高效。然而，ReLU可能会导致“神经元死亡”问题，即某些神经元可能永远不会激活。

D: **Leaky ReLU**
Leaky ReLU是ReLU的一个变种，它允许负值通过一个很小的斜率。其公式是 \( f(x) = x \) if \( x > 0 \) else \( ax \)（通常a是一个很小的常数，如0.01）。Leaky ReLU解决了ReLU的“神经元死亡”问题，允许一些负梯度通过，从而保持神经元的活性。

综上所述，这四种激活函数在不同的场景下都有其适用性和局限性，选择合适的激活函数需要根据具体问题和网络结构进行调整。