神经网络的基本构成组件包括以下几个关键部分：

A: 神经元
B: 激活函数
C: 损失函数
D: 优化器

正确答案是：A, B, C, D

专业分析如下：

1. **神经元（Neuron）**：这是神经网络的基本单元，类似于生物神经网络中的神经细胞。每个神经元接收输入信号，通过一定的计算后产生输出信号。

2. **激活函数（Activation Function）**：激活函数决定神经元的输出。它引入非线性因素，使神经网络能够处理复杂的模式和关系。常见的激活函数包括Sigmoid、ReLU（Rectified Linear Unit）和Tanh等。

3. **损失函数（Loss Function）**：损失函数用于评估神经网络的预测值与真实值之间的差异。通过最小化损失函数，可以优化神经网络的性能。常见的损失函数有均方误差（MSE）、交叉熵损失等。

4. **优化器（Optimizer）**：优化器用于调整神经网络的权重和偏置，以最小化损失函数。常见的优化算法包括随机梯度下降（SGD）、Adam、RMSprop等。

这四个组件共同构成了神经网络的基本框架，使其能够进行学习和预测任务。